机器学习和深度学习在注意缺陷多动障碍诊断中的应用

摘要

注意缺陷多动障碍(ADHD)是一种常见的儿童神经发育障碍性疾病，缺乏客观检测、检验指标且诊断困难。本文综述了机器学习和深度学习在ADHD诊断中的应用及辅助诊断价值。研究集中在几个关键领域：文本分析、电生理检测、神经影像学、行为数据分析、基因组学以及多组学研究。尽管机器学习和深度学习在ADHD诊断中展现了显著潜力，但仍面临数据质量、过度拟合、模型可解释性和伦理问题等挑战。未来的研究需进一步集中在改善算法性能、提高模型的解释能力、确保数据隐私和安全性领域，并在更多的临床研究中进一步验证。

关键词

注意缺陷多动障碍 / 诊断 / 机器学习 / 深度学习

基金资助

国家重点研发计划项目生育健康及妇女儿童健康保障专项(2022YFC2705201)