KI-gestützte Erkennung von ADHS durch visuelle Rhythmen

MONTREAL / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine bahnbrechende Studie zeigt, dass KI-Algorithmen mit über 90 Prozent Genauigkeit ADHS bei Erwachsenen anhand einzigartiger visueller Rhythmen erkennen können. Diese Methode könnte auch den Einfluss von Medikamenten auf die visuelle Verarbeitung aufzeigen.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie in PLOS One haben Wissenschaftler eine innovative Methode entwickelt, um ADHS bei Erwachsenen durch die Analyse einzigartiger visueller Rhythmen zu erkennen. Diese Methode nutzt maschinelles Lernen, um Unterschiede in der visuellen Informationsverarbeitung zwischen ADHS-Betroffenen und neurotypischen Erwachsenen zu identifizieren. Mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent konnte der Algorithmus ADHS diagnostizieren und sogar den Einfluss von Stimulanzien auf die visuelle Wahrnehmung feststellen.

ADHS, eine neuroentwicklungsbedingte Störung, ist durch Symptome wie Unaufmerksamkeit, Impulsivität und Hyperaktivität gekennzeichnet. Während die Auswirkungen von ADHS auf Aufmerksamkeit und Gedächtnis gut dokumentiert sind, ist weniger über die Verarbeitung sensorischer Informationen im Gehirn bekannt. Die neue Studie beleuchtet, wie ADHS die visuelle Wahrnehmung beeinflusst und bietet damit neue Einblicke in die neuronalen Grundlagen der Störung.

Die Forscher nutzten eine Methode namens zufälliges temporales Sampling, um die Effizienz der visuellen Informationsverarbeitung über kurze Zeiträume zu messen. Diese Technik ermöglichte es, die rhythmischen Unterschiede in der visuellen Wahrnehmung zwischen ADHS-Betroffenen und neurotypischen Personen zu kartieren. Die Ergebnisse zeigen, dass ADHS mit spezifischen Frequenzmustern in der visuellen Verarbeitung verbunden ist, die als neue Verhaltensmarker für die Diagnose der Störung dienen könnten.

Die Studie umfasste 49 junge Erwachsene, von denen 23 eine formale ADHS-Diagnose hatten. Die Teilnehmer führten visuelle Aufgaben durch, bei denen sie Wörter unter variierenden visuellen Bedingungen erkennen mussten. Die Forscher stellten fest, dass ADHS-Betroffene bei bestimmten Frequenzen, insbesondere bei 5, 10 und 15 Hz, unterschiedliche Verarbeitungsschwingungen zeigten. Diese Unterschiede wurden erfolgreich von einem maschinellen Lernmodell genutzt, um ADHS mit hoher Genauigkeit zu klassifizieren.

Die Ergebnisse dieser Studie könnten weitreichende Auswirkungen auf die Diagnose und das Verständnis von ADHS haben. Die Fähigkeit, ADHS durch eine einfache visuelle Aufgabe zu identifizieren, könnte die Diagnoseverfahren erheblich verbessern und die Notwendigkeit teurer und zeitaufwändiger Tests reduzieren. Zukünftige Forschungen könnten diese Methode weiter verfeinern und ihre Anwendung auf andere Altersgruppen und komplexere Aufgaben ausweiten.

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