Las largas esperas para evaluaciones de autismo son un problema importante en Estados Unidos, especialmente en zonas rurales. En Missouri muchas familias esperan mucho tiempo para una cita diagnóstica y las grandes distancias hasta centros especializados aumentan el tiempo y el coste de los desplazamientos, lo que retrasa el acceso a terapias y servicios.
Investigadores de la University of Missouri School of Medicine, dirigidos por Kristin Sohl, colaboraron con Cognoa, Inc. para probar CanvasDx, un dispositivo médico aprobado por la FDA. El aparato emplea algoritmos de inteligencia artificial combinados con datos del paciente para predecir un diagnóstico positivo, negativo o devolver un resultado “indeterminate” cuando la información no es clara. El proyecto se realizó con la comunidad ECHO Autism para apoyar a médicos de atención primaria en zonas sin servicios especializados cercanos.
En la muestra, mantener la atención local permitió ahorrar en desplazamientos y recibir un diagnóstico meses antes que con citas especializadas. En el estudio participaron ochenta niños; el dispositivo ofreció resultados determinantes en poco más de la mitad de los casos y no produjo falsos positivos ni falsos negativos, según los investigadores. Sohl destacó que estas herramientas pueden acelerar el diagnóstico si las usan clínicos con experiencia y que es necesaria más formación profesional.
Palabras difíciles
- evaluación — Revisión o prueba para conocer un problemaevaluaciones
- rural — Relacionado con zonas no urbanas o lejanasrurales
- desplazamiento — Viaje o movimiento para llegar a un lugardesplazamientos
- algoritmo — Conjunto de reglas para resolver un problemaalgoritmos
- inteligencia artificial — Sistemas informáticos que imitan decisiones humanas
- diagnóstico — Determinación de una enfermedad o condición
- falso positivo — Resultado que indica enfermedad sin que existafalsos positivos
Consejo: pasa el cursor, enfoca o toca las palabras resaltadas en el artículo para ver definiciones rápidas mientras lees o audicións.
Preguntas de discusión
- ¿Crees que herramientas con inteligencia artificial podrían mejorar el acceso al diagnóstico en zonas rurales de tu país? ¿Por qué?
- ¿Qué tipo de formación necesitarían los médicos de atención primaria para usar dispositivos como CanvasDx?
- ¿Preferirías recibir un diagnóstico local antes aunque no sea en un centro especializado, o esperar una cita en un centro especializado lejano? Explica tu elección.
Artículos relacionados
Salmonella resistente en alimentos y agua de Karamoja
Un estudio halló que casi la mitad de la comida y el agua que consumen niños menores de cinco años en Karamoja está contaminada con Salmonella resistente a antibióticos. Las autoridades ya implementan vigilancia y educación sanitaria.
Científica sudafricana presenta biosensores para diagnóstico temprano
En la reunión de Laureados Nobel en Lindau, Jaymi Leigh January presentó biosensores basados en nanotecnología para detectar biomarcadores de tuberculosis, cáncer y enfermedades virales. Busca crear pruebas portátiles y asequibles para mejorar el diagnóstico temprano.
Repensar lo humano en la inteligencia artificial
La artista Xonorika Kira critica la idea de 'centrar lo humano' en la inteligencia artificial porque excluye otras formas de conocimiento. Propone reconocer la interdependencia entre especies, tecnologías y planetas y cambiar cómo se usan datos y modelos.
Estudio: alimentos ultraprocesados y similitudes con el tabaco
Un análisis de investigadores de varias universidades afirma que muchos alimentos ultraprocesados comparten cualidades adictivas con el tabaco. Los autores piden cambiar el enfoque de salud pública hacia la responsabilidad de los sistemas y empresas.