В статье представлен систематический обзор и метаанализ, посвященный применению методов искусственного интеллекта и машинного обучения для диагностики синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ). Исследование анализирует эффективность различных алгоритмов ИИ при работе с разнородными медицинскими данными, включая нейровизуализацию, поведенческие метрики и клинические анкеты. Авторы оценивают точность, чувствительность и специфичность моделей, демонстрирующих способность отличать пациентов с СДВГ от здоровых контрольных групп. Метаанализ выявляет ключевые тенденции в использовании глубокого обучения для выявления биомаркеров расстройства, что позволяет преодолеть субъективность традиционных клинических оценок. Результаты показывают, что интеграция мультимодальных данных с помощью ИИ значительно повышает диагностическую точность по сравнению с изолированным использованием одного типа данных. Работа подчеркивает важность валидации моделей на независимых выборках и необходимость стандартизации подходов к сбору данных для обеспечения воспроизводимости результатов. Данное исследование имеет высокую значимость для развития персонализированной медицины и создания объективных инструментов скрининга СДВГ, особенно в педиатрической практике. Выводы статьи указывают на перспективность ИИ-технологий как вспомогательного средства для врачей, хотя и отмечают текущие ограничения в интерпретируемости моделей и их клинической интеграции.