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2 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Enfance×Soins primaires×Intelligence artificielle×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales3
Autisme / TSA1Condition génétique ou syndromique1TDAH1
Population et étape de vie2
Enfance2Adolescence1
Contextes de vie et facteurs environnementaux8
Soins primaires2Accessibilité1Droits et politiques publiques1École1Environnement physique1Famille1Institution ou hébergement collectif1Précarité socio-économique1
Évaluation, intervention et accompagnement8
Intelligence artificielle2Application ou outil numérique1Évaluation diagnostique1Formation des professionnels1Organisation des services1Prévention1Psychoéducation1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication4
Éditorial ou opinion1Étude de performance diagnostique1Validation d’instrument1Résumé uniquement1
Limites méthodologiques repérées1
Limites non déterminées2
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

Chatbots thérapeutiques par IA chez les jeunes avec trouble du déficit de l'attention/hyperactivité : un cadre politique dirigé par les infirmiers et hiérarchisé par le risqueAI Therapy Chatbots in Youth With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Nurse-Led, Risk-Tiered Policy Framework.

TDAHEnfanceAdolescenceÉcoleFamille
Non applicableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Ce point de vue propose un cadre politique et de mise en œuvre, dirigé par les infirmiers et hiérarchisé par le risque, pour intégrer en toute sécurité, efficacement et équitablement les chatbots thérapeutiques par IA dans les soins des jeunes atteints de TDAH. Les auteurs soulignent que ces outils peuvent offrir un coaching bref, de la psychoéducation et de...

Autisme / TSASource tier 1

Stratification du risque oncogénique par IA dans les troubles du spectre autistique pédiatriques : un cadre d'apprentissage automatique multi-omique pour la prévention précoce du cancerAI-driven oncogenic risk stratification in pediatric autism spectrum disorder: A multi-omic machine learning framework for early cancer prevention.

Autisme / TSACondition génétique ou syndromiqueEnfanceSoins primairesPrécarité socio-économique
Non déterminableRobustesse méthodologiqueSemantic Scholar — neurodeveloppement transverseSourceDOIRéférence disponible

Cette étude rétrospective a utilisé un cadre d'apprentissage profond multitâche pour identifier les profils oncogéniques à haut risque dans une cohorte de 5 120 enfants avec TSA issus de pays à revenu faible ou intermédiaire. En intégrant des données génomiques, métaboliques maternelles et d'exposition environnementale, le modèle a atteint une AUC-ROC de 0,9...