يُعد التشخيص الدقيق لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه أمرًا بالغ الأهمية لتوضيح الصورة وتقديم الدعم المناسب لمن يحتاجه، إلا أن طرق التشخيص الحالية تستغرق وقتًا طويلاً وتتفاوت في دقتها، وتشير دراسة جديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في هذا الصدد.
وقام باحثون في كوريا الجنوبية، بتدريب نماذج تعلم آلي على ربط خصائص صور قاع العين الخلفية بتشخيص احترافي لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه.
ومن بين أربعة نماذج تعلم آلي تم اختبارها في الدراسة، حقق أفضلها نسبة 96.9% في التنبؤ الدقيق باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، بناءً على تحليل الصور فقط.
ووجد الفريق أن ارتفاع كثافة الأوعية الدموية، وشكلها، وعرضها، وبعض التغيرات في القرص البصري للعين، كانت علامات رئيسية على إصابة الشخص بهذه الحالة، حسبما ذكر موقع "ساينس أليرت".
وكتب الباحثون، بقيادة فريق من كلية الطب بجامعة يونسي، في بحثهم المنشور: "أظهر تحليلنا لصور قاع الشبكية، إمكانات كمؤشر حيوي غير جراحي لفحص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، وتصنيف قصور الوظائف التنفيذية في مجال الانتباه البصري".
تم اختبار هذا النهج على 323 طفلًا ومراهقًا تم تشخيص إصابتهم باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، و323 آخرين لم يتم تشخيص إصابتهم به، وتمت مطابقتهم حسب العمر والجنس مع المجموعة الأولى.
ووجد الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي حقق نتائج عالية في عدة مقاييس للتنبؤ باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، كما أظهر أداءً جيدًا في رصد بعض خصائص الاضطراب، بما في ذلك ضعف الانتباه الانتقائي البصري.
وتشير التقديرات الحديثة إلى أن واحدًا من كل عشرين شخصًا تقريبًا، يعاني من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه، والذي قد يتضمن صعوبات في الانتباه والاندفاع وفرط النشاط.
وهذا يعني أن عددًا كبيرًا من الأفراد قد يُحدث تشخيص أسرع وأكثر دقة فرقًا كبيرًا.
