AI kan upptäcka ADHD flera år innan diagnos – ny studie banar väg för tidig upptäckt

En ny studie publicerad i Nature Mental Health visar att artificiell intelligens kan analysera rutinmässiga elektroniska journaler för att uppskatta ett barns risk att utveckla ADHD flera år innan en traditionell diagnos ställs. Forskare bakom studien menar att verktyget kan hjälpa till att identifiera barn som kan dra nytta av tidigare utredning och uppföljning.

ADHD drabbar miljontals barn världen över, men många får inte diagnos förrän långt senare – trots tidiga tecken. Tidigt stöd kan förändra långsiktiga resultat, men många barn missar denna möjlighet. Den nya AI-baserade metoden syftar till att ändra på det genom att granska mönster i redan tillgänglig medicinsk data.

”Vi har en otroligt rik informationskälla i elektroniska journaler,” säger Elliot Hill, huvudförfattare till studien och datavetare vid Duke University School of Medicine. ”Vår idé var att undersöka om dolda mönster i denna data kunde hjälpa oss att förutsäga vilka barn som senare skulle diagnostiseras med ADHD – långt innan diagnosen vanligtvis ställs.”

Forskarna analyserade elektroniska journaler från över 140 000 barn, både de med och utan ADHD. De tränade en specialiserad AI-modell att granska medicinsk historia från födseln till tidig barndom. Modellen lärde sig känna igen kombinationer av utvecklingsmässiga, beteendemässiga och kliniska händelser som ofta förekom flera år innan en ADHD-diagnos ställdes.

AI-modellen visade sig vara mycket träffsäker när det gällde att uppskatta framtida ADHD-risk hos barn från fem års ålder och uppåt. Resultaten var konsekventa oavsett kön, etnicitet, ras eller försäkringsstatus. Viktigt att notera är att verktyget inte ställer en diagnos, utan identifierar barn som kan behöva extra uppmärksamhet från sin barnläkare eller en tidigare remiss till specialist för ADHD-utredning.

”Detta är ingen AI-läkare,” säger Matthew Engelhard, seniorförfattare till studien och forskare vid Duke’s biostatistik- och bioinformatikavdelning. ”Det är ett verktyg för att hjälpa kliniker att fokusera sin tid och resurser, så att barn som behöver hjälp inte faller mellan stolarna eller väntar i åratal på svar.”

Tidigare identifiering och screening kan leda till tidigare diagnos och därmed tidigare stöd, vilket är kopplat till bättre akademiska, sociala och hälsomässiga resultat för barn med ADHD. Forskarna betonar dock att ytterligare studier krävs innan sådana verktyg kan användas rutinmässigt i klinisk verksamhet.

”Barn med ADHD kan kämpa hårt när deras behov inte förstås och adekvat stöd saknas,” säger Naomi Davis, medförfattare till studien och docent vid avdelningen för psykiatri och beteendevetenskap. ”Att koppla familjer till snabb, evidensbaserad hjälp är avgörande för att de ska kunna nå sina mål och lägga en grund för framtida framgång.”

Hill och Engelhard har tidigare forskat kring AI-modellers förmåga att förutsäga risker och orsaker till psykisk ohälsa hos ungdomar. Studien finansierades av bidrag från National Institute of Mental Health och National Center for Advancing Translational Sciences.