KI-gestützte Auswertungen können die Diagnose von Autismus beschleunigen

KI-gestützte Auswertungen können die Diagnose von Autismus beschleunigen

Der Zugang zu Autismus-Untersuchungen durch spezialisierte Gesundheitsfürsorge ist in den gesamten Vereinigten Staaten für lange Wartezeiten bekannt. In Missouri warten viele Familien fast ein Jahr auf einen Diagnosetermin. Laut Forschern der University of Missouri School of Medicine könnte KI eine Lösung sein, um die Wartezeit zu verkürzen.

Die Hauptautorin Kristin Sohl und ihr Team arbeiteten mit Cognoa, Inc. zusammen, um ihr von der FDA zugelassenes medizinisches Gerät, CanvasDx, für Hausärzte in Gebieten ohne Autismusversorgung zu testen. Es integriert KI-Algorithmen in Patientendaten und trifft je nach bereitgestellten Informationen eine Vorhersage über eine positive oder negative Autismusdiagnose. Wenn es keine eindeutige Vorhersage treffen kann, liefert es ein „unbestimmtes“ Ergebnis.

Unsere Mission ist es, den Zugang zu den besten Praktiken für die Autismusversorgung in ländlichen und unterversorgten Gemeinden zu verbessern. Um CanvasDx als potenzielles Tool für Best Practices zu erkunden, haben wir die ECHO Autism-Community genutzt, die Hausärzte in ganz Missouri und darüber hinaus in der Autismusversorgung schult.“

Kristin Sohl, Hauptautorin

Kinder im ländlichen Missouri warten oft länger auf den Zugang zu Autismus-Bewertungen, und dies bietet Familien die Möglichkeit, die Pflege zu erhalten, die sie benötigen. Laut der Studie bedeutete der Weg zu Spezialzentren eine durchschnittliche Distanz von 97 Meilen. Die Pflege vor Ort half den Familien, Benzin zu sparen und fünf bis sieben Monate früher eine Diagnose zu erhalten, als wenn sie gewartet hätten.

„Geräte wie CanvasDx können, insbesondere wenn sie von Ärzten mit Autismuserfahrung verwendet werden, dazu beitragen, die Diagnose zu beschleunigen, sodass Kinder schneller Zugang zu Diensten haben, die sie unterstützen“, sagte Sohl. „Es kann auch den Kliniker unterstützen und die Bewertungsprozesse rationalisieren.“

In der Studie, die die Daten von 80 Kindern nutzte, lieferte das Gerät bei 52 % der Patienten eindeutige Ergebnisse, lieferte jedoch keine falsch positiven oder negativen Diagnosen und widersprach nie der Diagnose eines Arztes. Laut Sohl unterstreicht dies die Notwendigkeit, dass Ärzte über die Beurteilung, Diagnose und Pflege von Autismus aufgeklärt werden.

„Die Erkennung von Autismus und der Beginn einer individuellen Unterstützung für ein Kind mit Autismus sind entscheidend für die Optimierung seiner Ergebnisse“, sagte Sohl. „Autistische Kinder und ihre Familien verdienen einen qualitativ hochwertigen und zeitnahen Zugang zu lokaler Pflege und Fachwissen. Der Einsatz von KI-integrierten Geräten wie CanvasDx kann Diagnoseprozesse beschleunigen und zusätzliche, objektive Daten hinzufügen, um Hausärzte bei der Diagnosestellung zu unterstützen.“

Kristin Sohl, MD, ist Kinderärztin am MU Health Care und Professorin für Pädiatrie an der Mizzou School of Medicine. Sie ist Gründerin und Geschäftsführerin des ECHO Autism-Programms sowie medizinische Direktorin des Missouri Telehealth Network (MTN) und des Office of Continuing Education for Health Professionals.

Quellen: