Las evaluaciones asistidas por IA pueden acelerar el diagnóstico del autismo

Las evaluaciones asistidas por IA pueden acelerar el diagnóstico del autismo

El acceso a evaluaciones de autismo a través de atención médica especializada es conocido por los largos tiempos de espera en todo Estados Unidos. En Missouri, muchas familias esperan casi un año para una cita de diagnóstico. Según investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Missouri, la IA podría ser una solución para reducir el tiempo de espera.

La autora principal, Kristin Sohl y su equipo trabajaron con Cognoa, Inc. para probar su dispositivo médico aprobado por la FDA, CanvasDx, para médicos de atención primaria en áreas sin atención para el autismo. Integra algoritmos de inteligencia artificial con datos del paciente y realiza una predicción sobre un diagnóstico de autismo positivo o negativo según la información proporcionada. Si no puede hacer una predicción clara, devuelve un resultado "indeterminado".

Nuestra misión es aumentar el acceso a las mejores prácticas para la atención del autismo en comunidades rurales y desatendidas. Para explorar CanvasDx como una posible herramienta de mejores prácticas, aprovechamos la comunidad de autismo de ECHO, que capacita a médicos de atención primaria en todo Missouri y más allá en la atención del autismo”.

Kristin Sohl, autora principal

Los niños de las zonas rurales de Missouri suelen esperar más tiempo para acceder a las evaluaciones de autismo, y esto brinda a las familias la oportunidad de recibir la atención que necesitan. Según el estudio, desplazarse a centros de especialidades suponía una distancia media de 167 kilómetros. La atención in situ ayudó a las familias a ahorrar gasolina y recibir un diagnóstico de cinco a siete meses antes que si hubieran esperado.

"Los dispositivos como CanvasDx, especialmente cuando los utilizan médicos con experiencia en autismo, pueden ayudar a acelerar el diagnóstico para que los niños puedan acceder más rápidamente a los servicios que los apoyan", dijo Sohl. "También puede ayudar al médico y agilizar los procesos de evaluación".

En el estudio, que utilizó datos de 80 niños, el dispositivo dio resultados claros en el 52% de los pacientes, pero no produjo diagnósticos falsos positivos o negativos y nunca contradijo el diagnóstico de un médico. Sohl dice que esto resalta la necesidad de que los médicos reciban educación sobre la evaluación, el diagnóstico y la atención del autismo.

"Reconocer el autismo y comenzar a brindar apoyo individualizado a un niño con autismo es fundamental para optimizar sus resultados", dijo Sohl. "Los niños autistas y sus familias merecen acceso oportuno y de alta calidad a la atención y la experiencia locales. El uso de dispositivos integrados en IA como CanvasDx puede acelerar los procesos de diagnóstico y agregar datos objetivos adicionales para ayudar a los médicos de atención primaria a realizar diagnósticos".

Kristin Sohl, MD, es pediatra en MU Health Care y profesora de pediatría en la Facultad de Medicina de Mizzou. Es la fundadora y directora ejecutiva del Programa de Autismo ECHO y directora médica de Missouri Telehealth Network (MTN) y de la Oficina de Educación Continua para Profesionales de la Salud.

Fuentes: