人工智能是 ADHD 诊断的未来吗？

快速阅读: 据《今日心理学》称，传统ADHD诊断方法多样，涉及病史、学业表现、行为观察及评分等，需评估症状损害并排除他因，但耗时且难跨场景观察。DSM-5标准强调诊断全面性，但常缺乏神经生理数据。随着技术进步，未来可引入更多客观数据辅助诊断。

注意缺陷多动症（ADHD）的传统诊断方法差异很大。目前用于诊断ADHD的方法通常包括收集孩子的家庭、教育和生物学史，他们在学校的学业表现、行为观察，以及家长和教师的行为评分表。全面的ADHD评估还会考量ADHD症状对孩子造成的损害程度。或许更重要的是，它还会考虑是否存在其他可能解释孩子困难的原因。这个过程可能相当耗时。即便评估再全面，通常也难以在不同场景下观察孩子，而这正是《精神疾病诊断与统计手册》第五版（DSM-5）中提到的诊断标准的一部分。此外，很多评估也不会提供任何神经生理学数据，比如脑电图（EEG）或精确测量运动行为，这些数据可能有助于诊断ADHD。

整体来看，这种诊断方式不仅复杂且费时，还需要综合多方面的信息来做出准确判断。但随着技术的发展，未来或许可以引入更多客观数据，为ADHD的诊断提供更多支持与参考。

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