In un recente studio pubblicato su Nature Mental Health (Hill, E.D., Loh, D.R., Davis, N.O. et al. Early attention deficit hyperactivity disorder prediction from longitudinal electronic health records, 2026) sono state analizzate le cartelle cliniche di oltre 140.000 bambini, con e senza ADHD, addestrando un modello di IA a riconoscere combinazioni di tappe dello sviluppo, comportamenti ed eventi clinici che, a partire dalla nascita fino alla prima infanzia, spesso compaiono molto prima di una diagnosi formalizzata di ADHD.
La metodica si è dimostrata molto precisa nello stimare il rischio tra i bambini dai cinque anni in su, con risultati coerenti rispetto a vari fattori come sesso, razza ed etnia.
Naomi Davis, docente associata nel Department of Psychiatry and Behavioral Sciences di Stanford e coautrice dello studio, sottolinea che
«Mettere in contatto le famiglie con interventi tempestivi e basati sulle evidenze è essenziale per aiutarle a raggiungere i propri obiettivi e gettare le basi per il successo futuro».
Matthew Engelhard, del Department of Biostatistics & Bioinformatics di Duke e autore senior dello studio, ha rimarcato che lo strumento
«Non è un medico basato sull’IA», bensì un aiuto per i clinici “a concentrare tempo e risorse, in modo che i bambini che hanno bisogno di aiuto non vengano trascurati e non debbano aspettare anni per ottenere risposte».
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