Az AI által támogatott értékelések felgyorsíthatják az autizmus diagnózisát

Az AI által támogatott értékelések felgyorsíthatják az autizmus diagnózisát

Az autizmus értékeléséhez speciális egészségügyi ellátáson keresztül történő hozzáférés az Egyesült Államokban a hosszú várakozási időkről híres. Missouri államban sok család csaknem egy évet vár a diagnosztikai időpontra. A Missouri Egyetem Orvostudományi Karának kutatói szerint az AI megoldást jelenthet a várakozási idő csökkentésére.

A vezető szerző, Kristin Sohl és csapata a Cognoa, Inc.-vel együttműködve tesztelte az FDA által jóváhagyott orvosi eszközt, a CanvasDx-et az alapellátásban dolgozó orvosok számára az autizmussal nem foglalkozó területeken. Integrálja a mesterséges intelligencia algoritmusait a betegadatokkal, és előrejelzést ad a pozitív vagy negatív autizmus diagnózisáról a megadott információktól függően. Ha nem tud egyértelmű előrejelzést adni, akkor „határozatlan” eredményt ad vissza.

Küldetésünk az autizmussal foglalkozó legjobb gyakorlatokhoz való hozzáférés növelése a vidéki és rosszul ellátott közösségekben. A CanvasDx, mint a legjobb gyakorlatok lehetséges eszközének feltárásához felhasználtuk az ECHO Autism közösséget, amely Missouri államban és azon túl is képezi az alapellátásban dolgozó orvosokat az autista ellátás terén.”

Kristin Sohl, vezető szerző

A Missouri vidéki vidéki gyerekek gyakran tovább várnak az autizmus-értékeléshez, és ez lehetőséget ad a családoknak, hogy megkapják a szükséges ellátást. A tanulmány szerint a speciális központokba való utazás átlagosan 97 mérföldes távolságot jelentett. A helyszíni ellátás segített a családoknak megtakarítani a benzint, és öt-hét hónappal korábban kapták meg a diagnózist, mintha vártak volna.

"Az olyan eszközök, mint a CanvasDx, különösen, ha autista tapasztalattal rendelkező klinikusok használják, elősegíthetik a diagnózis felgyorsítását, így a gyerekek gyorsabban hozzáférhetnek az őket támogató szolgáltatásokhoz" - mondta Sohl. "Ez is segítheti a klinikusokat, és egyszerűsíti az értékelési folyamatokat."

A 80 gyermek adatait feldolgozó vizsgálatban az eszköz a betegek 52%-ánál egyértelmű eredményeket adott, de nem produkált hamis pozitív vagy negatív diagnózist, és soha nem mondott ellent az orvos diagnózisának. Sohl szerint ez rávilágít arra, hogy az orvosokat az autizmus értékelésével, diagnosztizálásával és ellátásával kapcsolatban kell képezniük.

"Az autizmus felismerése és az egyénre szabott támogatás megkezdése egy autista gyermek számára kulcsfontosságú az eredmények optimalizálása szempontjából" - mondta Sohl. "Az autista gyermekek és családjaik megérdemlik a kiváló minőségű, időben történő hozzáférést a helyi ellátáshoz és szakértelemhez. Az AI-ba integrált eszközök, például a CanvasDx használata felgyorsíthatja a diagnosztikai folyamatokat, és további, objektív adatokkal segítheti az alapellátásban dolgozó orvosokat a diagnózis felállításában."

Kristin Sohl, MD, a MU Health Care gyermekorvosa és a Mizzou School of Medicine gyermekgyógyász professzora. Az ECHO Autism Program alapítója és ügyvezető igazgatója, valamint a Missouri Telehealth Network (MTN) és az Egészségügyi Szakemberek Továbbképzési Hivatalának orvosi igazgatója.

Források: