Longas esperas e grandes distâncias para centros especializados são um desafio para famílias que buscam avaliação de autismo no Missouri. Para enfrentar esse problema, pesquisadores da University of Missouri School of Medicine, liderados por Kristin Sohl, testaram o CanvasDx, um dispositivo médico aprovado pela FDA que combina algoritmos de inteligência artificial com dados do paciente para prever um diagnóstico positivo, negativo ou retornar um resultado indeterminado quando não há clareza.
O projeto usou a comunidade ECHO Autism para treinar clínicos de atenção primária e avaliar se o CanvasDx poderia apoiar profissionais locais em áreas sem serviços especializados próximos. Na amostra de 80 crianças, o aparelho forneceu resultados determinantes para 52% dos casos, não apresentou falsos positivos nem falsos negativos e nunca contrariou o diagnóstico de um clínico.
Manter o atendimento local ajudou famílias a economizar combustível e a obter um diagnóstico 5–7 meses antes do que se tivessem esperado por consultas especializadas. Os pesquisadores consideram que a ferramenta pode acelerar o diagnóstico se for usada por clínicos com experiência em autismo, mas ressaltam a necessidade de formação continuada.
Palavras difíceis
- avaliação — processo de examinar para decidir sobre condição
- dispositivo — aparelho usado para fins médicos ou técnicos
- algoritmo — conjunto de regras usadas por computadoresalgoritmos
- inteligência artificial — sistema que usa computadores para tomar decisões
- indeterminado — sem resultado claro ou definido no momento
- falso positivo — resultado errado que indica doença quando não háfalsos positivos
- falso negativo — resultado errado que não mostra doença existentefalsos negativos
- formação — treinamento ou estudo adicional para profissionaisformação continuada
Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.
Perguntas para discussão
- Você confiaria em um diagnóstico apoiado por um dispositivo com inteligência artificial? Por quê?
- Que vantagens e dificuldades você imagina em treinar clínicos locais para usar essa ferramenta?
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