Procjene uz pomoć umjetne inteligencije mogu ubrzati dijagnozu autizma

Procjene uz pomoć umjetne inteligencije mogu ubrzati dijagnozu autizma

Pristup procjeni autizma putem specijalizirane zdravstvene skrbi poznat je po dugom čekanju diljem Sjedinjenih Država. U Missouriju mnoge obitelji čekaju gotovo godinu dana na dijagnostički termin. Prema istraživačima s Medicinskog fakulteta Sveučilišta Missouri, AI bi mogla biti rješenje za smanjenje vremena čekanja.

Glavna autorica Kristin Sohl i njezin tim surađivali su s tvrtkom Cognoa, Inc. na testiranju njihovog medicinskog uređaja CanvasDx odobrenog od strane FDA za liječnike primarne zdravstvene zaštite u područjima bez skrbi za autiste. Integrira algoritme umjetne inteligencije s podacima o pacijentu i daje predviđanja o pozitivnoj ili negativnoj dijagnozi autizma, ovisno o pruženim informacijama. Ako ne može napraviti jasno predviđanje, vraća "neodređen" rezultat.

Naša je misija povećati pristup najboljim praksama za skrb o autizmu u ruralnim zajednicama s nedostatkom usluga. Kako bismo istražili CanvasDx kao potencijalni alat za najbolju praksu, iskoristili smo zajednicu ECHO Autism, koja obučava liječnike primarne zdravstvene zaštite diljem Missourija i šire o skrbi za autiste.”

Kristin Sohl, glavni autor

Djeca u ruralnom Missouriju često čekaju dulje da pristupe procjeni autizma, a to obiteljima pruža priliku da dobiju skrb koja im je potrebna. Prema studiji, putovanje do specijaliziranih centara značilo je prosječnu udaljenost od 97 milja. Njega na licu mjesta pomogla je obiteljima uštedjeti na plinu i dobiti dijagnozu pet do sedam mjeseci ranije nego da su čekali.

"Uređaji kao što je CanvasDx, osobito kada ih koriste kliničari s iskustvom s autizmom, mogu pomoći u ubrzanju dijagnoze kako bi djeca mogla brže pristupiti uslugama koje ih podržavaju", rekao je Sohl. "Također može pomoći kliničaru i pojednostaviti procese procjene."

U studiji, koja je koristila podatke od 80 djece, uređaj je dao jasne rezultate kod 52% pacijenata, ali nije proizveo lažno pozitivne ili negativne dijagnoze i nikada nije bio u suprotnosti s liječničkom dijagnozom. Sohl kaže da ovo naglašava potrebu da se liječnici educiraju o procjeni, dijagnozi i liječenju autizma.

"Prepoznavanje autizma i započinjanje individualizirane podrške djetetu s autizmom ključni su za optimizaciju njihovih ishoda", rekao je Sohl. "Autistična djeca i njihove obitelji zaslužuju visokokvalitetan, pravovremen pristup lokalnoj skrbi i stručnosti. Korištenje uređaja integriranih s umjetnom inteligencijom kao što je CanvasDx može ubrzati dijagnostičke procese i dodati dodatne, objektivne podatke kako bi liječnicima primarne zdravstvene zaštite pomoglo u postavljanju dijagnoza."

Kristin Sohl, MD, pedijatrica je na MU Health Care i profesorica pedijatrije na Medicinskom fakultetu Mizzou. Osnivačica je i izvršna direktorica ECHO Autism Programa i medicinska direktorica Missouri Telehealth Network (MTN) i Ureda za kontinuirano obrazovanje zdravstvenih radnika.

Izvori: