Резюме. Увод. Диагностицирането на развитийните разстройства изисква висока контекстуална чувствителност, както и умения за интегриране на мултидисциплинарно познание. Областта на детско-юношеската психиатрия се затруднява да намери своето място в съвременния контекст на развитие на оценъчни подходи, основани на машинно обучение. Същевременно предиктивното моделиране се простира широко в съвременното изследване на медицинската диагностика и оценка, но все още не съумява да пресъздаде сложните интегративни процеси, залегнали в обичайно извършваното от клиницист обследване на детската развитийна траектория. Методи. Проучването извършва основен, но лесен за интерпретация, алгоритъм за машинно обучение (K-Nearest Neighbors) върху извадка от 328 медицински досиета, достъпни от електронната система на Детско-юношеската психиатрична клиника „Свети Никола“ в София, България. След съответния анализ на данни бяха изведени показатели за диагностично справяне. Резултати. Данните демонстрираха пренебрежима несиметричност в разпределението си, както и относително висока междугрупова вариабилност. Тези условия предполагат добра възможност за точно разграничаване на диагностичните групи. Въпреки това моделът показа диагностична точност от 0.6562 (95% доверителен интервал: 0.527–0.7705), което се счита за резултат с несигурна  практическа значимост. Следва да се отбележи, че моделът все пак показа подчертано подобрено справяне сред някои от диагностичните групи. Това налага цялостната интерпретация на резултатите да е подчинена на подходяща контекстуализация. Заключение. Въпреки способността на диагностичните предиктивни модели да интегрират комплексни развитийни данни, те остават неподходящи „заместители“ на клиничната преценка. Предвид този факт по-разумна изглежда идеята за моделите като притежаващи „насочваща“ роля за практикуващите в сферата на психиатричното здравеопазване при диагностициране на деца с развитийни разстройства.

Ключови думи: развитийни разстройства, машинно обучение, детско-юношеска психиатрия, диагностициране, оценка

Пълен текст тук.