「ADHDを持つ思春期の若者において、この深層学習研究はMRIスキャンの分析において独特な脳の変化を明らかにする：MRIスキャン分析の飛躍的な進歩」

『思春期のADHD患者の脳の変化を明らかにするMRIスキャン分析の最新研究：進化するMRIスキャン分析技術』

画期的な開発により、研究者は人工知能（AI）の力を活用して、思春期の注意欠陥多動性障害（ADHD）の診断に内在する課題に取り組んでいます。主観的な自己報告調査に依存する従来の診断環境は、客観性の欠如により長い間批判を浴びてきました。今や、研究チームは革新的なディープラーニングモデルを導入し、Adolescent Brain Cognitive Development（ABCD）研究からの脳イメージングデータを活用してADHDの診断を革新しようとしています。

現在のADHDの診断方法は、主観的な性質と行動調査への依存から欠陥があります。これに対して、研究チームは1万1千人以上の思春期の脳イメージングデータを探るAIベースのディープラーニングモデルを考案しました。この手法は、拡散強調画像から導かれる重要な指標である分率異方性（FA）の測定を使用してモデルを訓練することを包括しています。このアプローチは、ADHDに関連する特異的な脳パターンを明らかにし、より客観的かつ定量的な診断フレームワークを提供します。

提案されたディープラーニングモデルは、FA値の統計的に有意な差を認識するよう設計されており、ADHDの思春期におけるエグゼクティブ機能、注意、および音声理解に関連する9つの白質索において測定値が上昇していることを明らかにしました。これらの研究結果は、Radiological Society of North Americaの年次会議で発表され、重要な進歩を示しています：

• コーネル大学の研究者たちは、言語モデルのプロンプトについての洞察を明らかにしました：次のトークンの確率が隠れたテキストを明らかにする方法についての深い探求
• 「研究者がドメイン固有の科学チャットボットを開発」
• ニューヨーク大学とMetaの研究者が、「Dobb-E」という家庭用ロボット操作のためのオープンソースかつ汎用フレームワークを紹介した

• ADHD患者のFA値は、非ADHDの個人と比較して、30つの白質索のうち9つで有意に上昇していました。
• 予測されたFA値と実際のFA値の間の平均絶対誤差（MAE）は0.041であり、ADHDの有無で有意に異なりました（0.042 vs 0.038、p=0.041）。

これらの定量的な結果は、ディープラーニングモデルの効果を裏付けると同時に、FA測定がADHDの診断の客観的なマーカーとしての潜在能力を強調しています。

研究チームの手法は、現在の主観的な診断の制約に取り組み、より客観的かつ信頼性の高い診断手法の開発に向けた途上にあります。白質索の特異的な差異は、ADHD診断におけるパラダイムシフトへの有望な一歩を示しています。研究者がより広範な研究からの追加データで調査結果をさらに充実させるなか、数年以内にAIがADHD診断に革命をもたらす可能性はますます高まっています。

結論として、この先駆的な研究はADHDの診断における常識に挑戦するだけでなく、客観的な評価にAIを活用する新たな可能性を開拓しています。神経科学と技術の交差点は、思春期のこの普及している障害に関する包括的な理解を提供する脳イメージングの微細な部分に根ざした、より正確なADHD診断の未来に希望をもたらします。

投稿：This Deep Learning Research Unveils Distinct Brain Changes in Adolescents with ADHD: A Breakthrough in MRI Scan Analysis（英語記事）

引用元：MarkTechPost

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