Ocena wspomagana sztuczną inteligencją może przyspieszyć diagnozę autyzmu

Ocena wspomagana sztuczną inteligencją może przyspieszyć diagnozę autyzmu

Dostęp do badań w kierunku autyzmu poprzez specjalistyczną opiekę zdrowotną jest w całych Stanach Zjednoczonych znany z długiego czasu oczekiwania. W Missouri wiele rodzin czeka na wizytę diagnostyczną prawie rok. Według naukowców ze Szkoły Medycznej Uniwersytetu Missouri sztuczna inteligencja może być rozwiązaniem pozwalającym skrócić czas oczekiwania.

Główna autorka Kristin Sohl i jej zespół współpracowali z firmą Cognoa, Inc., aby przetestować urządzenie medyczne CanvasDx, zatwierdzone przez FDA, dla lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej na obszarach, gdzie nie ma opieki dla osób autystycznych. Integruje algorytmy AI z danymi pacjenta i prognozuje pozytywną lub negatywną diagnozę autyzmu w zależności od dostarczonych informacji. Jeżeli nie jest w stanie dokonać jasnej prognozy, zwraca wynik „nieokreślony”.

Naszą misją jest zwiększanie dostępu do najlepszych praktyk w zakresie opieki nad autyzmem w społecznościach wiejskich i zaniedbanych. Aby zbadać CanvasDx jako potencjalne narzędzie najlepszych praktyk, wykorzystaliśmy społeczność ECHO Autism, która szkoli lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej w stanie Missouri i poza nią w zakresie opieki nad osobami autystycznymi”.

Kristin Sohl, główna autorka

Dzieci z wiejskich obszarów stanu Missouri często czekają dłużej na ocenę autyzmu, co zapewnia rodzinom możliwość otrzymania potrzebnej im opieki. Według badania podróż do ośrodków specjalistycznych oznaczała średni dystans 150 km. Opieka na miejscu pomogła rodzinom zaoszczędzić na paliwie i otrzymać diagnozę od pięciu do siedmiu miesięcy wcześniej, niż gdyby czekały.

„Urządzenia takie jak CanvasDx, zwłaszcza używane przez klinicystów z doświadczeniem w autyzmie, mogą przyspieszyć diagnozę, dzięki czemu dzieci będą mogły szybciej uzyskać dostęp do wspierających je usług” – powiedziała Sohl. „Może również pomóc lekarzowi i usprawnić procesy oceny”.

W badaniu, w którym wykorzystano dane od 80 dzieci, urządzenie dało jednoznaczne wyniki u 52% pacjentów, ale nie stawiało fałszywie pozytywnych ani negatywnych diagnoz ani nigdy nie zaprzeczało diagnozie lekarza. Sohl twierdzi, że podkreśla to potrzebę edukowania lekarzy w zakresie oceny, diagnozowania i opieki nad autyzmem.

„Rozpoznanie autyzmu i rozpoczęcie zindywidualizowanego wsparcia dla dziecka z autyzmem mają kluczowe znaczenie dla optymalizacji jego wyników” – stwierdziła Sohl. „Dzieci autystyczne i ich rodziny zasługują na wysokiej jakości, szybki dostęp do lokalnej opieki i wiedzy specjalistycznej. Korzystanie z urządzeń zintegrowanych ze sztuczną inteligencją, takich jak CanvasDx, może przyspieszyć procesy diagnostyczne i zapewnić dodatkowe, obiektywne dane, które pomogą lekarzom podstawowej opieki zdrowotnej w stawianiu diagnoz”.

Kristin Sohl, lekarz medycyny, jest pediatrą w MU Health Care i profesorem pediatrii w Mizzou School of Medicine. Jest założycielką i dyrektorką wykonawczą Programu Autyzmu ECHO oraz dyrektorem medycznym Missouri Telehealth Network (MTN) i Biura ds. Kształcenia Ustawicznego dla Pracowników Służby Zdrowia.

Źródła: