人工智能辅助评估可以加快自闭症的诊断速度

人工智能辅助评估可以加快自闭症的诊断速度

在美国，通过专门的医疗保健获得自闭症评估的等待时间很长。在密苏里州，许多家庭等待诊断预约近一年。密苏里大学医学院的研究人员表示，人工智能可能是减少等待时间的解决方案。

主要作者 Kristin Sohl 和她的团队与 Cognoa, Inc. 合作，为没有自闭症护理地区的初级保健医生测试他们经 FDA 批准的医疗设备 CanvasDx。它将人工智能算法与患者数据相结合，并根据提供的信息对自闭症诊断做出积极或消极的预测。如果它不能做出明确的预测，它会返回“不确定”的结果。

我们的使命是增加农村和服务欠缺社区获得自闭症护理最佳实践的机会。为了探索 CanvasDx 作为潜在的最佳实践工具，我们利用了 ECHO 自闭症社区，该社区为密苏里州及其他地区的自闭症护理培训初级保健医生。”

克里斯汀·索尔，主要作者

密苏里州农村地区的儿童通常需要等待更长的时间才能获得自闭症评估，这为家庭提供了获得所需护理的机会。根据这项研究，前往专科中心意味着平均距离为 97 英里。现场护理帮助家庭节省了汽油费，并且比等待的情况提前五到七个月得到诊断。

“像 CanvasDx 这样的设备，特别是当有自闭症经验的临床医生使用时，可以帮助加快诊断速度，以便儿童可以更快地获得支持他们的服务，”Sohl 说。 “它还可以帮助临床医生并简化评估流程。”

在这项使用 80 名儿童数据的研究中，该设备对 52% 的患者给出了明确的结果，但没有产生假阳性或阴性诊断，也从未与医生的诊断相矛盾。索尔说，这凸显了医生需要接受有关自闭症评估、诊断和护理的教育。

“认识自闭症并开始为自闭症儿童提供个性化支持对于优化他们的结果至关重要，”索尔说。 “自闭症儿童及其家人应该及时获得高质量的当地护理和专业知识。使用 CanvasDx 等人工智能集成设备可以加快诊断过程，并添加额外的客观数据来帮助初级保健医生做出诊断。”

克里斯汀·索尔 (Kristin Sohl) 医学博士是密西根大学医疗保健中心的儿科医生，也是密苏里大学医学院的儿科教授。她是 ECHO 自闭症项目的创始人兼执行董事，也是密苏里州远程医疗网络 (MTN) 和卫生专业人员继续教育办公室的医疗总监。

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