基于ADHD儿童手机游戏表现的ADHD症状的远程评估:概念验证

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 神经科学是一个神经科学.
• 儿科 儿科 儿科

背景情况:

• 基于游戏的数字医学显示出改善ADHD儿童注意力的有希望.
• 持续监测治疗反应对于有效的ADHD管理至关重要.
• 现有的症状评估方法可能不常见或仅限于临床环境.

研究的目的:

• 开发和验证新的数字标记物和用于估计ADHD症状水平的分析管道.
• 将基于游戏的绩效数据转化为临床相关的ADHD措施.
• 通过自行管理的移动游戏来实现对ADHD症状的纵向评估.

主要方法:

• 从基于游戏的数字医学中提取了捕捉注意力和不注意的数字标记.
• 机器学习回归模型使用15名ADHD儿童的游戏表现数据进行训练.
• 模型估计了ADHD-Rating Scale (ADHD-RS) 和儿童行为检查表 (CBCL) 的得分.

主要成果:

• 开发的管道成功将数字标记转化为ADHD-RS和CBCL得分的估计.
• 平均绝对误差为ADHD-RS的5.14和CBCL的4.05,证明了可行性.
• 这种方法允许在家中持续监测ADHD症状严重程度.

结论:

• 新的数字标记器和分析管道可以准确估计基于游戏的数字医学使用期间的多动症症状水平.
• 这项技术有助于对儿童的ADHD症状进行纵向评估.
• 这项研究为临床研究和通过交互式移动游戏个性化ADHD管理开辟了新的途径.