Vyhodnocení pomocí AI může urychlit diagnostiku autismu

Vyhodnocení pomocí AI může urychlit diagnostiku autismu

Přístup k hodnocení autismu prostřednictvím specializované zdravotní péče je v celých Spojených státech pověstný dlouhými čekacími dobami. V Missouri mnoho rodin čeká téměř rok na diagnostickou schůzku. Podle vědců z University of Missouri School of Medicine by umělá inteligence mohla být řešením, jak zkrátit čekací dobu.

Vedoucí autorka Kristin Sohl a její tým spolupracovali se společností Cognoa, Inc. na testování jejich zdravotnického zařízení CanvasDx schváleného FDA pro lékaře primární péče v oblastech bez péče o autismus. Integruje algoritmy umělé inteligence s daty pacientů a v závislosti na poskytnutých informacích předpovídá pozitivní nebo negativní diagnózu autismu. Pokud nemůže provést jasnou předpověď, vrátí „neurčitý“ výsledek.

Naším posláním je zlepšit přístup k osvědčeným postupům péče o autismus ve venkovských a nedostatečně obsluhovaných komunitách. Abychom prozkoumali CanvasDx jako potenciální nástroj osvědčených postupů, využili jsme komunitu ECHO Autism, která školí lékaře primární péče v Missouri i mimo ni v péči o autismus.

Kristin Sohl, hlavní autor

Děti na venkově v Missouri často čekají déle na přístup k hodnocení autismu, což rodinám poskytuje příležitost získat péči, kterou potřebují. Podle studie znamenalo cestování do specializovaných center průměrnou vzdálenost 97 mil. Péče na místě pomohla rodinám ušetřit na plynu a získat diagnózu o pět až sedm měsíců dříve, než kdyby čekaly.

"Zařízení jako CanvasDx, zvláště když je používají lékaři se zkušenostmi s autismem, mohou pomoci urychlit diagnostiku, takže děti budou mít rychlejší přístup ke službám, které je podporují," řekl Sohl. "Může také pomoci lékaři a zefektivnit procesy hodnocení."

Ve studii, která používala data od 80 dětí, poskytlo zařízení jasné výsledky u 52 % pacientů, ale nevytvářelo falešně pozitivní nebo negativní diagnózy a nikdy neodporovalo diagnóze lékaře. Sohl říká, že to zdůrazňuje potřebu, aby lékaři byli vzdělaní o hodnocení, diagnóze a péči o autismus.

"Rozpoznání autismu a zahájení individualizované podpory pro dítě s autismem jsou zásadní pro optimalizaci jejich výsledků," řekl Sohl. "Autistické děti a jejich rodiny si zaslouží vysoce kvalitní a včasný přístup k místní péči a odborným znalostem. Používání zařízení s integrovanou umělou inteligencí, jako je CanvasDx, může urychlit diagnostické procesy a přidat další, objektivní údaje, které pomohou lékařům primární péče stanovit diagnózy."

Kristin Sohl, MD, je dětská lékařka na MU Health Care a profesorka pediatrie na Mizzou School of Medicine. Je zakladatelkou a výkonnou ředitelkou programu ECHO Autism Program a lékařskou ředitelkou Missouri Telehealth Network (MTN) a Úřadu pro další vzdělávání zdravotníků.

Zdroje: