KI erkennt ADHS-Risiko bei Kindern Jahre vor der Diagnose

Künstliche Intelligenz (KI) kann aus routinemäßigen elektronischen Gesundheitsdaten das Risiko eines Kindes, an ADHS zu erkranken, Jahre vor einer typischen Diagnose zuverlässig einschätzen. Dies zeigt eine aktuelle Studie, die im Fachmagazin Nature Mental Health veröffentlicht wurde.

ADHS betrifft Millionen von Kindern, doch viele erhalten die Diagnose erst nach Jahren – obwohl frühe Anzeichen oft vorhanden sind. Diese Verzögerung führt dazu, dass betroffene Kinder wichtige Unterstützung verpassen, die langfristig positive Auswirkungen auf ihre Entwicklung haben könnte. Die neue Methode analysiert Muster in medizinischen Routinedaten und hilft so, Kinder zu identifizieren, die von einer früheren Bewertung und Nachsorge profitieren könnten.

Wie die KI aus Gesundheitsdaten lernt

Die Forschenden der Duke University School of Medicine nutzten elektronische Gesundheitsakten von über 140.000 Kindern, darunter sowohl Betroffene als auch Nicht-Betroffene. Ein spezialisiertes KI-Modell durchsuchte die medizinischen Daten von der Geburt bis zur frühen Kindheit und erkannte Kombinationen aus Entwicklungs-, Verhaltens- und klinischen Ereignissen, die häufig Jahre vor einer ADHS-Diagnose auftraten.

Das Modell zeigte eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage des ADHS-Risikos für Kinder ab fünf Jahren. Die Leistung war dabei unabhängig von Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit oder Versicherungsstatus der Patienten. Wichtig zu betonen: Die KI trifft keine Diagnose, sondern unterstützt Ärztinnen und Ärzte dabei, Kinder zu identifizieren, die eine engere Betreuung oder eine frühere Überweisung an Spezialisten benötigen.

KI als Unterstützung für Ärztinnen und Ärzte

„Das ist kein KI-Arzt“, erklärt Matthew Engelhard, leitender Autor der Studie und Wissenschaftler in der Abteilung für Biostatistik und Bioinformatik an der Duke University. „Es handelt sich um ein Werkzeug, das Klinikerinnen und Kliniker dabei unterstützt, ihre Zeit und Ressourcen gezielt einzusetzen. So fallen Kinder, die Hilfe benötigen, nicht durchs Raster oder müssen jahrelang auf eine Antwort warten.“

Die frühere Identifizierung von Risikokindern könnte zu einer früheren Diagnose und damit zu einer früheren Unterstützung führen. Studien zeigen, dass dies zu besseren schulischen, sozialen und gesundheitlichen Ergebnissen für Kinder mit ADHS beiträgt.

Forderung nach weiteren Studien

Die Forschenden betonen, dass weitere Studien notwendig sind, bevor solche Tools in der klinischen Praxis eingesetzt werden können. „Kinder mit ADHS haben oft große Schwierigkeiten, wenn ihre Bedürfnisse nicht verstanden und angemessene Unterstützung nicht bereitgestellt wird“, sagt Naomi Davis, Mitautorin der Studie und Associate Professorin für Psychiatrie und Verhaltenswissenschaften. „Es ist entscheidend, Familien rechtzeitig mit evidenzbasierten Interventionen zu verbinden, um ihnen zu helfen, ihre Ziele zu erreichen und eine Grundlage für zukünftigen Erfolg zu legen.“

Zukunft der KI in der psychischen Gesundheit

Elliot Hill und Matthew Engelhard haben bereits weitere KI-Modelle erforscht, die potenzielle Risiken und Ursachen für psychische Erkrankungen bei Jugendlichen vorhersagen können. Die Studie wurde durch Fördergelder des National Institute of Mental Health und des National Center for Advancing Translational Sciences unterstützt.