Avaliações assistidas por IA podem acelerar o diagnóstico de autismo

Avaliações assistidas por IA podem acelerar o diagnóstico de autismo

O acesso às avaliações do autismo através de cuidados de saúde especializados é notório pelos longos tempos de espera nos Estados Unidos. No Missouri, muitas famílias esperam quase um ano por uma consulta de diagnóstico. Segundo pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Missouri, a IA pode ser uma solução para reduzir o tempo de espera.

A autora principal, Kristin Sohl, e sua equipe trabalharam com a Cognoa, Inc. para testar seu dispositivo médico aprovado pela FDA, CanvasDx, para médicos de atenção primária em áreas sem atendimento ao autismo. Ele integra algoritmos de IA com dados do paciente e faz uma previsão sobre um diagnóstico de autismo positivo ou negativo, dependendo das informações fornecidas. Se não puder fazer uma previsão clara, retornará um resultado “indeterminado”.

Nossa missão é aumentar o acesso às melhores práticas para o tratamento do autismo em comunidades rurais e carentes. Para explorar o CanvasDx como uma potencial ferramenta de melhores práticas, aproveitamos a comunidade ECHO Autism, que treina médicos de cuidados primários em todo o Missouri e além no tratamento do autismo.”

Kristin Sohl, autora principal

As crianças na zona rural do Missouri muitas vezes esperam mais tempo para ter acesso às avaliações do autismo, e isto proporciona às famílias uma oportunidade de receber os cuidados de que necessitam. Segundo o estudo, viajar para centros especializados significou uma distância média de 157 quilômetros. O atendimento no local ajudou as famílias a economizar gás e a receber um diagnóstico cinco a sete meses antes do que se tivessem esperado.

“Dispositivos como o CanvasDx, especialmente quando usados ​​por médicos com experiência em autismo, podem ajudar a acelerar o diagnóstico para que as crianças possam acessar mais rapidamente os serviços que as apoiam”, disse Sohl. “Também pode ajudar o médico e agilizar os processos de avaliação.”

No estudo, que utilizou dados de 80 crianças, o dispositivo deu resultados claros em 52% dos pacientes, mas não produziu diagnósticos falsos positivos ou negativos e nunca contradisse o diagnóstico médico. Sohl diz que isto destaca a necessidade de os médicos serem educados sobre a avaliação, diagnóstico e tratamento do autismo.

“Reconhecer o autismo e iniciar o apoio individualizado para uma criança com autismo é fundamental para otimizar os seus resultados”, disse Sohl. "As crianças autistas e suas famílias merecem acesso oportuno e de alta qualidade a cuidados e conhecimentos locais. O uso de dispositivos integrados à IA, como o CanvasDx, pode acelerar os processos de diagnóstico e adicionar dados adicionais e objetivos para ajudar os médicos de atenção primária a fazer diagnósticos."

Kristin Sohl, MD, é pediatra da MU Health Care e professora de pediatria na Mizzou School of Medicine. Ela é fundadora e diretora executiva do Programa de Autismo ECHO e diretora médica da Missouri Telehealth Network (MTN) e do Escritório de Educação Continuada para Profissionais de Saúde.

Fontes: