MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Diagnose von Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) bei Erwachsenen stellt eine erhebliche Herausforderung dar, da sie oft auf subjektiven Berichten und klinischen Interviews basiert. Ein neuer Ansatz, der virtuelle Realität und Künstliche Intelligenz kombiniert, könnte jedoch die Genauigkeit der Diagnose erheblich verbessern.
Ein kürzlich veröffentlichter Bericht in einer führenden Fachzeitschrift zeigt, dass die Kombination von virtueller Realität, Eye-Tracking und maschinellem Lernen vielversprechende Ergebnisse bei der Diagnose von ADHS bei Erwachsenen liefert. Diese innovative Methode nutzt eine virtuelle Umgebung, um realistische Ablenkungen zu simulieren, die im Alltag von Menschen mit ADHS auftreten können.
ADHS, eine neuroentwicklungsbedingte Störung, ist durch Unaufmerksamkeit, Impulsivität und Hyperaktivität gekennzeichnet. Während die Diagnose im Kindesalter häufiger erfolgt, bleibt die Erkennung bei Erwachsenen eine Herausforderung. Traditionelle Diagnosemethoden sind oft ungenau, da sie auf retrospektiven Berichten basieren, die durch Gedächtnisverzerrungen oder absichtliche Falschangaben beeinflusst werden können.
Um diese Herausforderungen zu überwinden, haben Forscher eine multimodale Bewertungsmethode entwickelt, die die reale Erfahrung von Menschen mit ADHS nachahmt. In einer simulierten Seminarumgebung wurden Ablenkungen wie Geräusche und Bewegungen eingeführt, um alltägliche Unterbrechungen zu simulieren. Die Teilnehmer trugen VR-Headsets und führten Aufgaben aus, während ihre Augenbewegungen, Kopfbewegungen und selbstberichtete Symptome aufgezeichnet wurden.
Die Ergebnisse der Studie sind vielversprechend: Der maschinelle Lernalgorithmus konnte ADHS bei Erwachsenen mit einer Genauigkeit von 81 % diagnostizieren. Dies ist ein bedeutender Fortschritt gegenüber herkömmlichen Methoden, die oft keine unabhängigen Testdaten verwenden, um die Generalisierbarkeit zu überprüfen.
Besonders bemerkenswert ist, dass die EEG-Daten, die oft als potenzielle Biomarker für psychische Gesundheitszustände betrachtet werden, in dieser Studie keinen signifikanten Beitrag zur Diagnosegenauigkeit leisteten. Stattdessen erwiesen sich Eye-Tracking, Kopfbewegungen und selbstberichtete Symptome als die informativsten Indikatoren.
Die Forscher betonen, dass trotz der vielversprechenden Ergebnisse weitere Untersuchungen mit größeren und vielfältigeren Stichproben erforderlich sind, um die Methode zu validieren und zu verfeinern. Ziel ist es, ein standardisiertes, effizientes und ökologisch valides Diagnosewerkzeug für ADHS bei Erwachsenen zu entwickeln, das in klinischen Umgebungen leicht implementiert werden kann.
Diese Studie unterstreicht die Bedeutung der Integration mehrerer Bewertungsmodalitäten bei der Diagnose komplexer Zustände wie ADHS. Die Verwendung einer virtuellen Realität, die realistische Umgebungen nachbildet, erhöht die ökologische Validität der Tests und könnte die Genauigkeit und Objektivität der ADHS-Diagnose erheblich verbessern.
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