AI分析MRI扫描比人类医生更好地预测ADHD

人工智能(AI)的许多用途将在医学领域。今天，它已被用于分析病历和提高医院效率。随着AI领域的不断适应，这些网络在做事上也越来越好。

对于辛辛那提大学医学院和辛辛那提儿童医院的一个团队开发的一个人工智能系统，尤其如此。通过分析MRI扫描，可以准确预测患者是否患有注意力缺陷多动障碍(ADHD)。它也比人类医生做得更好。

诊断进展

在美国，超过8%的儿童被正式诊断出患有ADHD。据推测，由于该病有时难以发现或被其他儿童时期的行为掩盖，因此有可能无法诊断。这种疾病引起的症状从无法集中注意力到磨练他人情感的困难不等。许多患者还经历了极度的躁动，并且不断需要积极锻炼。

传统上，多动症是由精神科医生或儿科医生在观察这些症状或询问患者是否感觉到这些症状之后诊断出来的。但是，近年来，医生越来越多地使用MRI扫描来帮助识别ADHD。先前的研究指出，大脑不同区域之间的脱节是造成这种疾病的原因。MRI扫描能够揭示该问题，并为医生提供诊断ADHD的可靠方法。

来自辛辛那提大学(UC)的新AI系统分析MRI图像以寻找ADHD的证据。根据研究小组的说法，深度学习模型“极大地改善了ADHD检测性能。”他们的论文发表在《放射学：人工智能》杂志上，并详细记录了研究结果。在整个研究过程中，研究人员通过AI系统运行了973名患者的MRI数据。

广义调整

虽然AI可以用于诊断当前患者的ADHD，但其预测技能更为重要。由于通过早期诊断和治疗来管理精神健康疾病要容易得多，因此识别问题是重要的一步。UC人工智能系统允许医生在患者患上ADHD之前就这样做。

这种早期发现可以极大地改变患者的预后。例如，如果ADHD被早期诊断，甚至在症状开始出现之前，医生就可以提供治疗方法以帮助控制该疾病或防止其进一步发展。

但是，该团队表示，这并不是系统收益的终点。该研究的资深作者Lili He说：“该模型可以推广到其他神经系统缺陷。我们已经使用它来预测早产儿的认知缺陷。我们在出生后不久对其进行扫描，以预测两岁时的神经发育结果。”