儿童神经发育障碍早期预测机器学习方法的研究

多种因素，例如遗传和环境，影响神经发育障碍的发生，例如自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD），在生命的前36个月内。ADHD和ASD的诊断主要依赖于过去几十年的传统临床评估。这些传统方法是基于大量从多个受访者回复中的数据收集和各种行为描述符的程度，此后研究人员在形成诊断标准时加以识别。然而，选择传统诊断方法时，误诊的可能性很高，这可能导致不必要的长期药物治疗。这可能导致功能降低并增加发展其他社会和临床问题的风险。此外，这些诊断程序还耗时且成本高昂。在这方面，需要快速且先进的标准，以确保准确性和成本效益。因此，本研究强调应用机器学习（ML）工具和深度学习（DL）技术，如卷积神经网络（CNN）和深度学习API（应用程序编程接口），用于ADHD和ASD症状的早期诊断和治疗。从本研究可以得出结论，基于ML的诊断技术可以减少干预时间并提高准确性，同时理解应用于不同类型图像数据的技术和算法。虽然有很多关于ASD和ADHD的研究，但我们的调查还关注这些障碍在一个个体中共存的情况。