熊本大学Akira Yasumura副教授课题组在第48届日本临床神经生理学会年会上因其高灵敏度预测ADHD儿童诊断方法的研究报告获得优秀报告奖。本报告是与国立精神病学和神经病学中心、东京学艺大学、东京医科大学、山梨大学、鸟取大学和久留米大学共同研究的结果。
ADHD 是一种由注意力不集中和多动冲动等行为症状引起的发育障碍（神经发育障碍）。虽然自私的孩子和周围的人会因为表现出各种症状而容易误解，但在学校和工作场所等多种情况下的麻烦感（麻烦感）增加，严重阻碍了日常生活活动。然而，由于没有明确的生物标志物来指示疾病或残疾，诊断依赖于经验丰富的专业人员的主观行为观察。
先前的研究表明，多动症损害了以大脑前额叶皮层为首的抑制功能。这项研究是基于前额叶区脑血流活动状态变化和儿童在执行任务（抑制任务）时的行为数据的机器学习，以研究被称为“反向 stroop 任务”的抑制功能。一种可以使用算法以高灵敏度预测多动症儿童诊断的方法。
由于多动症等发育障碍常伴有老年精神疾病等合并症，因此需要早期发现、早期干预和支持以及药物治疗。本研究建立的方法使得对多动症儿童做出前所未有的简单、客观和高度敏感的诊断预测成为可能。预计这一结果将极大地促进学校领域的早期发现筛查，作为临床领域诊断辅助治疗的效果判断。
