AI-avusteiset arvioinnit voivat nopeuttaa autismin diagnoosia

AI-avusteiset arvioinnit voivat nopeuttaa autismin diagnoosia

Pääsy autismiarviointiin erikoistuneen terveydenhuollon kautta on tunnettu pitkistä odotusajoista kaikkialla Yhdysvalloissa. Missourissa monet perheet odottavat diagnostiikkakäyntiä lähes vuoden. Missourin yliopiston lääketieteellisen korkeakoulun tutkijoiden mukaan tekoäly voisi olla ratkaisu odotusajan lyhentämiseen.

Pääkirjailija Kristin Sohl ja hänen tiiminsä työskentelivät Cognoa, Inc:n kanssa testatakseen heidän FDA:n hyväksymää CanvasDx-lääketieteellistä laitettaan perusterveydenhuollon lääkäreille alueilla, joilla ei ole autismin hoitoa. Se integroi tekoälyalgoritmit potilastietoihin ja tekee ennusteen positiivisesta tai negatiivisesta autismidiagnoosista riippuen toimitetuista tiedoista. Jos se ei pysty tekemään selkeää ennustetta, se palauttaa "määrittämättömän" tuloksen.

Missiomme on parantaa autismien hoidon parhaiden käytäntöjen saatavuutta maaseudulla ja alipalvetuissa yhteisöissä. Tutkiaksemme CanvasDx:ää mahdollisena parhaiden käytäntöjen työkaluna hyödynsimme ECHO Autism -yhteisöä, joka kouluttaa perusterveydenhuollon lääkäreitä kaikkialla Missourissa ja sen ulkopuolella autismin hoidossa.

Kristin Sohl, pääkirjailija

Missourin maaseudulla asuvat lapset odottavat usein pidempään päästäkseen autismiarviointiin, ja tämä antaa perheille mahdollisuuden saada tarvitsemaansa hoitoa. Tutkimuksen mukaan matkustaminen erikoiskeskuksiin tarkoitti keskimäärin 97 mailia. Paikan päällä tapahtuva hoito auttoi perheitä säästämään kaasussa ja saamaan diagnoosin viidestä seitsemään kuukautta aikaisemmin kuin jos he olisivat odottaneet.

"CanvasDx:n kaltaiset laitteet, etenkin kun niitä käyttävät autistiset lääkärit, voivat auttaa nopeuttamaan diagnoosia, jotta lapset pääsevät nopeammin käyttämään heitä tukevia palveluja", Sohl sanoi. "Se voi myös auttaa lääkäriä ja virtaviivaistaa arviointiprosesseja."

Tutkimuksessa, jossa käytettiin 80 lapsen tietoja, laite antoi selkeät tulokset 52 %:lla potilaista, mutta se ei tuottanut vääriä positiivisia tai negatiivisia diagnooseja eikä koskaan ollut ristiriidassa lääkärin diagnoosin kanssa. Sohl sanoo, että tämä korostaa lääkäreiden tarvetta saada koulutusta autismin arvioinnista, diagnosoinnista ja hoidosta.

"Autismin tunnistaminen ja yksilöllisen tuen aloittaminen autistiselle lapselle ovat ratkaisevan tärkeitä heidän tulosten optimoinnissa", Sohl sanoi. "Autistiset lapset ja heidän perheensä ansaitsevat korkealaatuisen ja oikea-aikaisen pääsyn paikalliseen hoitoon ja asiantuntemukseen. Tekoälyyn integroitujen laitteiden, kuten CanvasDx:n, käyttö voi nopeuttaa diagnostiikkaprosesseja ja lisätä objektiivista lisätietoa, joka auttaa perusterveydenhuollon lääkäreitä tekemään diagnooseja."

Kristin Sohl, MD, on lastenlääkäri MU Health Caressa ja pediatrian professori Mizzoun lääketieteellisessä korkeakoulussa. Hän on ECHO Autism -ohjelman perustaja ja johtaja sekä Missouri Telehealth Networkin (MTN) ja terveydenhuollon ammattilaisten täydennyskoulutustoimiston lääketieteellinen johtaja.

Lähteet: