機械学習により、99% の精度でADHDの診断が可能になるという研究結果が出ました。
これは、ニューヨーク・バッファロー大学による新しい研究で、脳の結合性（brain connectivity）をバイオマーカー（ある疾患の有無や、進行状態を示す目安となる生理学的指標のこと）にして、ADHDの診断を行うというものです。
また、この研究では機械学習の分類法（machine-learning classifiers）を使用し、子どものころにADHDの診断を受けた大人を識別しました。結果として、なんと99%の正確性で識別ができたそうです。
この研究が示唆していることは、脳の結合性がADHDの安定したバイオマーカーになるということです。
従来の診断方法では医者によって違いが出るので、正確性には疑問が残ることが多いです。しかし、この診断方法だと、ほぼ完ぺきな正確さで診断が可能になるので、画期的だと思われます。
また、脳の結合性をADHDの手がかりにする点も新しいようです。
