Use of an ANN to Value MTF and Melatonin Effect on ADHD Affected Children - Muñoz-Gallego, Antonio Jesús; Palomo-Ferrer, Esteban José; Jerez-Calero, Antonio (IEEE, 2019)
El estudio se centra en niños con TDAH que suelen sufrir trastornos del sueño como comorbilidad frecuente. Se utilizó una red neuronal de tipo Growing Neural Forest (GNF), que es una variante del modelo Growing Neural Gas (GNG), para analizar datos actigráficos de estos niños y evaluar cómo los tratamientos con MTF y melatonina afectan sus patrones de sueño. También se utilizaron otros modelos de redes neuronales, como GNG y el Self-Organizing Map (SOM), para comparar los resultados. Los resultados experimentales muestran que el sueño de los niños no se vio afectado negativamente por la administración de MTF y melatonina. De hecho, la melatonina demostró ser efectiva para atenuar los posibles efectos adversos del MTF en los patrones de sueño, lo que sugiere que su combinación puede ser beneficiosa para mantener o mejorar la calidad del sueño en estos pacientes. La principal aportación del trabajo es la implementación de una red neuronal para analizar y clasificar los patrones de sueño de los niños con TDAH, demostrando que este enfoque permite obtener resultados valiosos sobre el impacto de los tratamientos farmacológicos. Además, se sugiere que las ANN pueden ser herramientas útiles en futuras investigaciones sobre trastornos del sueño en niños con TDAH, ayudando a mejorar el diagnóstico y la intervención clínica.
Keywords: Melatonina; Redes neuronales (Informática); Niños; Artificial neural networks; ADHD; Application; Children; Melatonin