提防力劣势及多动拦阻（ADHD）影响着环球数百万儿童，实时准确的会诊对早期搅扰至关高大。
关联词，传统的会诊才略存在诸多局限，经常依赖主不雅评估，导致误诊或漏诊。关联词关于是否应该在ADHD会诊经由中使用经营机化测试，相配是抓续性操作稽查（CPTs），一直存在争议。
为了惩处这一争议，Slobodin过火共事旁边基于MOXO的机器学习模子来展望ADHD，并将其与仅使用临床数据的基准模子进行了比较。
究诘阐述，比传统才略高34%！
这项发表在《东说念主类神经科学前沿》的究诘，对458名儿童（213名ADHD儿童和245名宽泛儿童的对照组）进行了MOXO测试，并选用回首性因子拟合和自助法本事进行分析。
成果标明，不绝MOXO数据的模子准确率高达87%，明锐性89%，特异性84%，比单纯依靠临床数据的最好模子普及34%！
快速、准确、经济，再行界说ADHD会诊！
MOXO是一款基于抓续性操作稽查（CPT）旨趣缔造而成的ADHD缓助会诊器用，亦然环球首款引入视听干扰刺激的CPT测评系统。
通过精确测量提防力劣势的中枢症状（提防力缺失、响应智力差、冲动、过度响应等），提供客不雅数据，撑抓会诊和调理方案。
1. 会诊更精确：MOXO不错匡助医师更准确地识别ADHD患儿，减少误诊和漏诊；
2. 评估更高效：MOXO测试快速方便，不错节俭医师和患者的时候；
3. 资本更低：比拟其他复杂的评估才略，MOXO愈加经济实惠。
这项究诘成果标明，将MOXO纳入会诊经由不错带来更准确的ADHD会诊，比仅使用临床数据更为准确高效。
参考文件：
Slobodin, O., Yahav, I., & Berger, I. (2020). A Machine-Based Prediction Model of ADHD Using CPT Data. Frontiers in Human Neuroscience, 14.
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