人工智能作为诊断ADHD的支持:非正统方法的洞察力:一个范围审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 注意缺陷多动症 (ADHD) 诊断依赖于传统方法.
• 新兴技术为改善诊断准确性和效率提供了潜力.

研究的目的:

• 系统地审查人工智能 (AI) 在注意力缺陷多动症障碍 (ADHD) 检测和评估中的作用.
• 评估各种AI方法在ADHD诊断中的性能和局限性.

主要方法:

• 在20多年内发表的54项研究的范围审查,遵循PRISMA指南.
• 对人工智能在脑成像 (MRI),脑活动监测 (EEG,ECG),行为评估,虚拟现实和运动传感器中的应用进行分析.
• 机器学习 (ML),深度学习 (DL),卷积神经网络 (CNN),支持向量机器 (SVM) 和自然语言处理 (NLP) 模型的评估.

主要成果:

• 人工智能,特别是ML和DL算法,在ADHD检测中显示出诊断准确度从70%到95%.
• 在分析大脑成像和信号方面,CNN和SVM表现出色,而NLP在行为评估方面显示出潜力.
• 关键的挑战包括算法偏见,数据质量问题以及对临床整合的多样化数据集的需求.

结论:

• 人工智能有很大的潜力改变ADHD诊断,提供更高的速度和精度.
• 建议采用混合方法,将AI工具与传统的临床评估相结合,以提高诊断可靠性和患者的治疗结果.
• 需要进一步的研究来探索AI在ADHD治疗监测和个性化干预中的作用.