Diagnosis and treatment of attention deficit hyperactivity disorder using artificial intelligence

注意缺陷多动障碍 注意缺陷障碍 注意力缺陷 计算机科学 人工智能 心理学 精神科
作者
S. Tarnima,P. Sandhya,V. Vani,Anik Bhaumik
出处
期刊:Nucleation and Atmospheric Aerosols 卷期号:3040: 120042-120042
标识
DOI:10.1063/5.0182356
摘要

The world we live in today is filled with high-pressure jobs and education, and without the pressure, education, or employment, building a future is nearly impossible. Mental and emotional issues/disorders become pretty natural in such an environment. Some emotional/mental disorders cause problems in a person's work, and some are even found fueling the human being to excellency. The most uneasily found condition experienced since childhood or as an adult is attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). This article deals with the use of Machine Learning (ML) techniques or algorithms to classify ADHD patients from non-ADHD patients. Various algorithms like Support Vector Machine, Decision Tree, and Binary Classification can be used when the dataset is primarily of the text type; at the same time, the use of CNNs (Convolutional Neural Network) and RNNs (Recurrent Neural Network) can be made when the dataset is of image type for the classification. As for the Treatment part, various Cognitive Behavioral Therapies are provided online, and there are gaming apps that help train a patient using cognitive behavioural therapy. Meditation and focus development apps are also generated, studied and surveyed to suggest the best type for diagnosing ADHD.

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