Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (DEHB), toplum içerisinde oldukça sık görülen nörogelişimsel bir bozukluktur. Tanı koyma sürecinde altın standart yöntem klinisyen değerlendirmesidir. Öte yandan gelişen teknoloji ile sağlık alanında kullanımı artan makine öğreniminin (ML) bu bozukluğun tanısında kullanımı ile ilgili çalışmaların sayısı artmaktadır. Çalışmalar özelikle elektroensefalogram ve görüntüleme yöntemleri üzerine yoğunlaşmış ancak bu konudaki farklı yöntemler ve bunlarla ilgili çalışmalar daha önce bütüncül bir biçimde değerlendirilmemiştir. Bu derlemenin amacı, çocuk ve ergenlerde yapılan DEHB ve ML ile ilgili artan literatür ve güncel çalışmalar hakkında bilgi vermek, önemli çalışmaları özetlemek, ML ile ilgili gelecek çalışmalar için öneri sunmaktır.

Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a common neuro-developmental disorder in the community. The gold standard for diagnosis is clinician evaluation. In contrast, with the increase in technological developments, the number of studies on the use of machine learning (ML) in the diagnosis of this disorder is increasing. Studies have mainly focused on electroencephalogram and imaging methods. However, to our knowledge, no studies up to now integrated studies using various methods related to this issue. The purpose of this review was to provide information about the increasing body of literature and current studies on ADHD and ML in children and adolescents, summarize important studies, and offer suggestions for future studies on ML.