在使用调查数据对自闭症和ADHD同时发生的个体诊断的差分分类方面的挑战
Aditi Jaiswal1, Dennis P Wall2, Peter Washington1
1Information and Computer Sciences Department, University of Hawaii at Manoa, Honolulu, USA.
机器学习模型可以高精度地区分发育迟缓,如自闭症和多动症和多动症,与典型发育. 然而,对当前的临床支持工具来说,区分自闭症和ADHD仍然是一个挑战.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 儿科健康 儿科健康
背景情况:
- 自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷多动性障碍 (ADHD) 是常见的神经发育状况.
- 区分ASD和ADHD,特别是当它们同时发生时,会带来诊断挑战.
- 现有的差异诊断计算方法往往耗时且缺乏可扩展性.
研究的目的:
- 通过机器学习识别关键的行为特征,以区分神经发育状况.
- 开发和评估用于识别自闭症和ADHD的计算模型.
- 评估使用非传统行为调查问卷进行数字查的可行性.
主要方法:
- 机器学习模型使用国家儿童健康调查数据进行训练.
- 功能提取专注于识别核心行为指标.
- 模型的性能在二元 (发育迟缓与没有) 和四方 (自闭症与ADHD与两者与没有) 分类任务上进行了评估.
主要成果:
- 二元分类模型实现了高准确性,灵敏度>92%和特异性>94%用于检测发育迟缓.
- 四路分类模型的性能较低,灵敏度>65%和特异性>66%用于区分自闭症,多动症或两者.
- 这些结果凸显了在实现高特异性差异性诊断自闭症和多动症多动症方面的持续挑战.
结论:
- 应用于行为数据的机器学习显示了对儿科发育迟缓的数字查的前景.
- 虽然对于一般检测有效,但目前的模型在精确区分自闭症和ADHD方面存在局限性.
- 行为问卷可以重新使用,以支持可访问的,可扩展的神经发育条件查工具.
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