Lo studio condotto dalla University of Missouri School of Medicine, con il gruppo guidato da Kristin Sohl, ha valutato l'uso di CanvasDx — un dispositivo medico approvato dalla FDA sviluppato in collaborazione con Cognoa, Inc. — per supportare le diagnosi di autismo nelle aree con accesso limitato a servizi specialistici. Il problema principale sono le lunghe attese e le grandi distanze: nell'area dello studio la distanza media verso le cure specialistiche era di 97 miglia.
CanvasDx usa algoritmi di intelligenza artificiale insieme ai dati del paziente per prevedere una diagnosi positiva, negativa o per restituire un risultato "indeterminato" quando i dati non sono sufficienti. Nel campione di 80 bambini il dispositivo ha fornito risultati determinati per il 52% dei casi; i ricercatori riportano assenza di falsi positivi e falsi negativi, e nessuna contraddizione rispetto alla diagnosi di un clinico.
Secondo Sohl, strumenti come CanvasDx possono accelerare la diagnosi se sono usati da clinici con esperienza nell'autismo e possono semplificare i processi di valutazione. Lo studio sottolinea anche risparmi concreti per le famiglie, con diagnosi arrivate 5-7 mesi prima rispetto all'attesa per appuntamenti specialistici. Sohl ha inoltre indicato la necessità di formazione continua dei clinici per la valutazione, la diagnosi e la cura dell'autismo.
La ricerca è pubblicata su JMIR Formative Research e la fonte è la University of Missouri.
Parole difficili
- dispositivo medico — strumento usato per cura o diagnosi
- algoritmo — procedura matematica per prendere decisionialgoritmi
- indeterminato — risultato che non dà una conclusione chiara
- falso positivo — test che indica malattia inesistentefalsi positivi
- clinico — professionista sanitario che fa diagnosiclinici
- campione — gruppo di persone studiato per ricerca
- risparmio — riduzione dei costi o del tempo spesorisparmi
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Domande di discussione
- Quali vantaggi e quali rischi pensi comporti l'uso di strumenti con intelligenza artificiale per la diagnosi dell'autismo nelle aree con scarso accesso a specialisti?
- In che modo la formazione continua dei clinici può influire sull'affidabilità e sull'uso di dispositivi diagnostici come CanvasDx?
- Oltre all'uso di dispositivi diagnostici, quali altre misure pratiche potrebbero ridurre le lunghe attese per le valutazioni specialistiche nelle aree rurali?
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