Прогнозирование ADHD с помощью MOXO и машинного обучения

Alina Lytvynenko
12 янв.
1 мин. чтения

Вопрос о том, следует ли использовать компьютеризированные тесты, и в частности CPT, в процессе диагностики ADHD, остается предметом дискуссий. Многие сомневаются в их специфичности, чувствительности и экологической валидности. Чтобы ответить на эти сомнения, Слободин и коллеги применили модель машинного обучения с использованием MOXO для прогнозирования ADHD и сравнили её с эталонными моделями, основанными исключительно на клинических данных.

Используя ретроспективное факторное моделирование с бутстрэп-техниками на основе показателей MOXO у 458 детей (213 с ADHD и 245 типично развивающихся), исследователи пришли к выводу, что модели с использованием MOXO показали результат на 34% выше, чем лучшая из эталонных моделей. Эти данные подчеркивают ценность MOXO как эффективного инструмента поддержки в диагностике ADHD.

Исследование под названием «A Machine-Based Prediction Model of ADHD Using CPT Data» было опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

Ключевые выводы

Общий балл MOXO, включающий внимательность, своевременность, гиперреактивность и импульсивность, в сочетании с контрольными переменными, позволил точно прогнозировать ADHD.
Модель на основе MOXO продемонстрировала точность 87%, чувствительность 89% и специфичность 84%.
Результаты модели с MOXO были на 34% выше, чем у лучшей эталонной модели.

Выводы

Результаты данной диагностической модели машинного обучения свидетельствуют о том, что включение MOXO в диагностический процесс позволяет повысить точность диагностики ADHD по сравнению с использованием только клинических данных. MOXO представляет собой быстрый, экономически эффективный и точный инструмент поддержки клинического принятия решений.

Аннотацию и ссылку на публикацию можно найти на странице Research & Publications.

Источник:

Slobodin, O., Yahav, I., & Berger, I. (2020). A Machine-Based Prediction Model of ADHD Using CPT Data. Frontiers in Human Neuroscience, 14.

Джессика Ярмоловски

18/07/2024

Исследования ADHD, профилирование внимания