本技术介绍了一种成人注意力缺陷多动障碍(ADHD)的智能评估系统和模型,属于机器学习诊断技术范畴。该系统通过收集个体的基本信息,例如性别、年龄、教育背景和婚姻状况,来构建评估模型,旨在提高成人ADHD的诊断准确性和效率。
背景技术
成人ADHD是一种神经发育障碍,主要表现为与年龄不相称的注意力易分散、不分场合的过度活动和情绪冲动,并伴有认知障碍和学习困难,智力正常或接近正常。据估计,ADHD的儿童患病率为4%-7%,在这部分的人群中,15%-65%的人会在成年后继续患病。而且成人ADHD并不一定是儿童ADHD的延续,因为相当一部分患有ADHD的成年人在童年时期没有该障碍的病史。成人ADHD的一般人群患病率估计为2.5%,患有ADHD的成人表现为以下症状:不注意细节,难以组织任务和活动,过度交谈或坐立不安,难以放松,过度工作,健忘,注意力分散。然而,尽管ADHD在成年人中的发病率相对较高,但在就诊的患者中往往没有被发现。成人ADHD与严重的心理社会功能障碍有关,会导致严重的个人和社会代价,对个体的自尊和人际关系产生负面影响。一项1001名成年人的社区样本调查研究中,患有ADHD的人离婚的可能性明显更高,而且对他们的个人、社交和职业生活的满意度明显较低。ADHD与学习困难有关,患有ADHD的大学生平均成绩较低,部分学生需要重修成绩,以及存在较高的休学和退学率。患有成人ADHD的人在时间管理、组织和自我调节方面面临挑战,这可能会导致就业和财务方面的问题。成人ADHD与驾驶能力差、交通罚单和机动车事故发生率高有关。最近的一项研究发现,日本成人ADHD患者看医生的次数是非ADHD对照组的10倍,急诊和住院率是对照组的3倍。在丹麦,ADHD患者的预期寿命较低,死亡风险是没有ADHD的成年人的两倍多。这主要归因于与ADHD相关的特征如冒险行为导致的意外死亡。成人ADHD对健康和安全的有害影响,使适当认识和管理这种疾病变得更加迫切。本发明主要用于成人ADHD的诊断。
当前成人ADHD的评估包括自评量表及他评量表。自评量表即成人ADHD症状评估量表,是经哈佛医学院Kessler博士团队授权的The World Health Organization AdultADHD Self-Report Scale(ASRS)量表,包括A、B两部分,A部分评估注意力缺陷,B部分评估冲动/多动。他评量表就是访谈评估,也包括注意力缺陷和冲动/多动两个部分。其中自评量表被评估人要回答的问题相对较少,评估较快,但是准确性较差。访谈评估虽然相对准确,但是被评估人要回答的问题比较多,问题也比较复杂,花费时间长。总体统计表明被评估人最终被确认患有成人ADHD的概率比较低,如果直接访谈评估成本过高。且即使访谈评估得分过高,还不能出具诊疗方案,需要进一步做生活质量评估,整个过程耗时长且繁琐。
实现思路