JAMA Network Openにこのほど掲載された研究では、ウェアラブルデバイスからの日常的な生体データから、子どもの注意欠陥・多動性障害（ADHD）と睡眠障害の予測を行う機械学習モデルを構築している。

ADHDは性格傾向として見逃され、適切な診断と介入に至らないケースも多い。日常的データからそのリスクを抽出する新しいスクリーニングアプローチは、早期の医療アクセスを実現し、児の長期予後を改善する可能性がある。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2023年4月6日掲載）

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