Ein Forschungsteam der Yonsei University (Südkorea) hat ein KI-Modell entwickelt, das anhand von Retina-Fotos (aufgenommen vom Augenhintergrund) mit einer außergewöhnlichen Genauigkeit (AUROC 95,5–96,9 %) zwischen Kindern mit und ohne ADHS unterscheiden kann. Als wichtigste Merkmale identifizierte die KI dichte Blutgefäße und kleinere Sehnervköpfe – sichtbar im Auge, aber offenbar Ausdruck tiefer neurobiologischer Veränderungen.
Quelle: https://lnkd.in/dbbhHGy4
In einem populärwissenschaftlichen Artikel wird das nahbar formuliert: “Etwas im hinteren Bereich des Auges könnte zeigen, ob du ADHS hast.” Die KI ist nicht nur präzise, sondern auch schnell und skalierbar – eine völlig neue Qualitätsdimension für Screening-Verfahren.
Quelle: https://lnkd.in/dFJCPJux
Parallel dazu zeigt eine Studie mit portabler Eye-Tracking-Technik auf Tablets, dass ein einfaches Skript aus gezielten Blickbewegungstests und Machine Learning die Diagnose unterstützen kann – und das mit 76,3 % Genauigkeit. Damit stehen solche Technologien erstmals auch für den Alltag und Schulen zur Verfügung.
Quelle: https://lnkd.in/dECYQJAr
Warum ist das bahnbrechend?
Weil es biometrische, objektive Marker statt fixer Fragebögen oder subjektiver Beobachtung liefert.
Weil es eine frühzeitige, nicht-invasiven Möglichkeit der Erkennung schafft – etwa im Rahmen von Schule, Klinik oder sogar Routineuntersuchungen.
Weil es neurodivergente Diagnostik aus dem Einzelfall hebt – hin zu evidenzbasierten, messbaren Verfahren.
Das ist weit mehr als "nice to have". Es könnte darüber entscheiden, ob Menschen Jahre ohne Erklärung bleiben – oder einen klaren Weg zur Unterstützung finden.
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