ミズーリ州での自閉症診断とCanvasDxの検証 ^{CEFR B2}

米国では自閉症の診断までの長い待機時間が大きな課題であり、特に地方部では専門サービスが不足しています。ミズーリ州では多くの家族が診断予約までほぼ1年間待ち、専門医への移動距離が長いため移動時間や費用が増え、療育やサービス開始が遅れる問題が生じています。

ミズーリ大学医学部の研究チームはKristin Sohl氏の指導の下、Cognoa, Inc.と連携して、FDA承認済みの医療機器CanvasDxを検証しました。CanvasDxは人工知能と患者データを組み合わせて自閉症の陽性または陰性を予測し、情報が不十分な場合は「判定保留」を返す設計です。研究はECHO Autismの仕組みを利用して、一次診療医が専門サービスのない地域で評価機会を増やせるかを評価することを目的としました。

主な結果は次の通りです：

• 専門ケアまでの平均移動距離は97マイルであること。
• 地域内で診療を行うと診断が5〜7か月早まること。
• 研究参加の子どもは80人であったこと。
• CanvasDxは参加者の52%に判定を出し、研究者は偽陽性や偽陰性を報告していないこと。

研究者らは、CanvasDxのようなツールを自閉症診療の経験ある臨床医が用いることで診断を促進し、評価プロセスを合理化できると指摘しました。同時に臨床医の評価・診断・ケアに関する教育の必要性も強調されています。本研究はJMIR Formative Researchに掲載され、出典はUniversity of Missouriです。