AI Dapat Deteksi Risiko ADHD pada Anak Bertahun-tahun Sebelum Diagnosis

Kecerdasan buatan (AI) kini dapat membantu mendeteksi risiko Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) pada anak-anak bertahun-tahun sebelum diagnosis resmi ditegakkan. Hal ini terungkap dalam studi terbaru yang diterbitkan di jurnal Nature Mental Health.

Dengan menganalisis pola data medis rutin, AI mampu mengidentifikasi anak-anak yang berpotensi memerlukan evaluasi lebih awal. Studi ini menunjukkan bahwa data kesehatan yang sudah dikumpulkan selama kunjungan rutin dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan klinis sejak dini.

Bagaimana AI Memprediksi Risiko ADHD?

Para peneliti dari Duke University School of Medicine menggunakan catatan kesehatan elektronik lebih dari 140.000 anak, baik yang didiagnosis ADHD maupun tidak. Mereka melatih model AI khusus untuk mempelajari riwayat medis sejak lahir hingga awal masa kanak-kanak.

Model AI ini mampu mengenali kombinasi peristiwa perkembangan, perilaku, dan klinis yang sering muncul bertahun-tahun sebelum diagnosis ADHD ditegakkan. Akurasi prediksi risiko ADHD sangat tinggi pada anak-anak berusia 5 tahun ke atas, dengan kinerja yang konsisten lintas karakteristik pasien seperti jenis kelamin, ras, etnis, dan status asuransi.

Namun, penting untuk dicatat bahwa AI ini bukan pengganti dokter. Ia berfungsi sebagai alat bantu bagi klinisi untuk memfokuskan waktu dan sumber daya pada anak-anak yang berisiko tinggi, sehingga tidak terlewatkan atau menunggu diagnosis bertahun-tahun.

Manfaat Deteksi Dini ADHD

Deteksi dini melalui AI dapat mempercepat proses diagnosis dan intervensi, yang diketahui berdampak positif pada perkembangan akademik, sosial, dan kesehatan anak dengan ADHD. Para peneliti menekankan pentingnya studi lebih lanjut sebelum alat ini diterapkan secara klinis.

"Anak-anak dengan ADHD sering kali mengalami kesulitan ketika kebutuhan mereka tidak dipahami dan dukungan yang memadai tidak tersedia. Menghubungkan keluarga dengan intervensi berbasis bukti secara tepat waktu sangat penting untuk membantu mereka mencapai tujuan dan membangun fondasi kesuksesan di masa depan." — Naomi Davis, Associate Professor di Departemen Psikiatri dan Ilmu Perilaku, Duke University

Temuan Tambahan dan Dukungan Penelitian

Elliot Hill, penulis utama studi dan ilmuwan data di Departemen Biostatistik dan Bioinformatika Duke, menyatakan bahwa data kesehatan elektronik merupakan sumber informasi yang sangat kaya. "Kami ingin melihat apakah pola tersembunyi dalam data tersebut dapat membantu kami memprediksi anak mana yang nantinya didiagnosis ADHD, jauh sebelum diagnosis biasanya ditegakkan," ujarnya.

Studi ini juga didukung oleh hibah dari National Institute of Mental Health dan National Center for Advancing Translational Sciences. Hill dan rekan peneliti lainnya sebelumnya juga telah meneliti penggunaan model AI dalam memprediksi risiko dan penyebab gangguan mental pada remaja.

Para ahli menekankan bahwa deteksi dini dan intervensi yang tepat dapat mengubah hasil jangka panjang bagi anak-anak dengan ADHD, serta mengurangi beban bagi keluarga dan sistem kesehatan.