Forschende berichten, dass das KI-System frühe Anzeichen von ADHS zuverlässig erkennt. So können Kinder deutlich früher Hilfe und Förderung bekommen.
Künstliche Intelligenz könnte helfen, Kinder mit einem Risiko für eine Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) bereits Jahre vor einer formellen Diagnose zu erkennen. Darauf weist neue Forschung hin.
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ADHS gehört zu den häufigsten psychischen Störungen. Schätzungen zufolge sind etwa acht Prozent der Kinder und Jugendlichen betroffen. Typische Symptome sind Konzentrationsprobleme, innere Unruhe und Impulsivität. Viele Kinder erhalten jedoch jahrelang keine Diagnose und verpassen so die Chance auf frühe Unterstützung, obwohl es bereits Warnsignale gibt.
In einer neuen Studie von Duke Health haben Forschende gezeigt, dass KI-Werkzeuge routinemäßig erfasste elektronische Gesundheitsakten auswerten können. So lässt sich abschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kind später eine ADHS-Diagnose erhält – lange bevor diese sonst gestellt würde.
Die in Nature Mental Health (Quelle auf Englisch) veröffentlichten Ergebnisse deuten darauf hin, dass Muster in alltäglichen medizinischen Daten Ärztinnen und Ärzten helfen könnten, Kinder zu erkennen, die von einer früheren Abklärung und anschließender Betreuung profitieren würden.
„Wir haben in elektronischen Gesundheitsakten eine unglaublich reichhaltige Informationsquelle“, sagte Elliot Hill, Hauptautor der Studie und Datenwissenschaftler am Department of Biostatistics & Bioinformatics der Duke University School of Medicine.
„Die Idee war, zu prüfen, ob sich darin verborgene Muster nutzen lassen, um vorherzusagen, welche Kinder später wahrscheinlich eine ADHS-Diagnose bekommen – lange bevor das üblicherweise passiert.“
ADHS-Risiko per KI: Wie funktioniert das Modell, wie zuverlässig ist es?
Das Team wertete die Gesundheitsdaten von mehr als 140.000 Kindern mit und ohne ADHS aus. Es trainierte ein KI-Modell darauf, Muster von der Geburt bis in die frühe Kindheit zu erkennen.
Das System lernte, Kombinationen aus Entwicklungs-, Verhaltens- und klinischen Ereignissen zu erkennen, die oft schon Jahre vor einer ADHS-Diagnose auftreten.
Bei Kindern ab einem Alter von mindestens fünf Jahren schätzte das Modell das Risiko sehr zuverlässig ein. Das galt unabhängig von Geschlecht, Ethnie, Herkunft und Versicherungsstatus.
Fachleute sehen in der früheren Identifikation die Chance auf frühere Diagnose und Unterstützung. Das wiederum steht mit besseren schulischen, sozialen und gesundheitlichen Ergebnissen für Kinder mit ADHS in Verbindung.
„Kinder mit ADHS können stark ins Hintertreffen geraten, wenn ihre Bedürfnisse nicht verstanden werden und die nötigen Unterstützungsangebote fehlen“, sagte Naomi Davis, außerordentliche Professorin am Department of Psychiatry and Behavioral Sciences und Mitautorin der Studie. „Familien rechtzeitig mit wirksamen, wissenschaftlich gestützten Maßnahmen zu verbinden, ist entscheidend. So können Kinder ihre Ziele erreichen und ein Fundament für ihren weiteren Lebensweg legen.“
KI-Werkzeug in der Medizin: Ersetzt es Ärztinnen und Ärzte?
Die Forschenden betonen, dass das Werkzeug Ärztinnen und Ärzte nicht ersetzen soll und keine vollständige Diagnose liefert. „Das ist kein KI-Arzt“, sagte Matthew Engelhard vom Department of Biostatistics & Bioinformatics der Duke University und Seniorautor der Studie.
Er ergänzte: „Es ist ein Hilfsmittel, das Klinikerinnen und Klinikern hilft, Zeit und Ressourcen gezielter einzusetzen. So fallen Kinder mit Unterstützungsbedarf nicht durchs Raster und müssen nicht jahrelang auf Antworten warten.“
Das Team erklärte außerdem, dass ähnliche KI-Ansätze auch genutzt werden, um Risiken und Ursachen psychischer Erkrankungen bei Jugendlichen besser zu verstehen.
Nach Angaben des britischen Gesundheitsdienstes NHS gehören zu den typischen ADHS-Symptomen bei Kindern und Jugendlichen unter anderem leichte Ablenkbarkeit, Schwierigkeiten zuzuhören, das Vergessen alltäglicher Aufgaben sowie ein hohes Aktivitätsniveau mit Zappeln oder dem Trommeln von Händen und Füßen.
Fachleute gehen zudem davon aus, dass ADHS bei Mädchen im Vergleich zu Jungen seltener erkannt wird. Ein Grund: Mädchen zeigen häufiger unaufmerksame Symptome, die weniger auffallen und schwerer zu erkennen sind.