В США долгое ожидание обследования на аутизм остаётся проблемой, особенно в сельских районах. В Миссури многие семьи ждут приёма у специалистов почти год, а большие расстояния увеличивают время и расходы на поездки.
Исследователи из University of Missouri School of Medicine, под руководством Kristin Sohl, работали с Cognoa, Inc. и проверяли одобренное FDA устройство CanvasDx. Устройство использует алгоритмы искусственного интеллекта и данные пациентов, чтобы прогнозировать положительный, отрицательный или «неопределённый» результат.
В исследовании среднее расстояние до специализированной помощи составляло 97 miles. В выборке из 80 детей CanvasDx дал определённые результаты для 52% пациентов и не показал ложноположительных или ложноотрицательных диагнозов.
Сложные слова
- обследование — медицинская проверка здоровья или состоянияобследования
- сельский — о местах и людях за городом, в деревнесельских
- устройство — предмет или прибор для специальной работы
- алгоритм — правила или шаги для решения задачиалгоритмы
- искусственный интеллект — компьютерные программы, которые учатся и думаютискусственного интеллекта
- ложноположительный — результат теста, который неверно показывает болезньложноположительных
- неопределённый — когда результат теста не ясен или неизвестен«неопределённый»
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Почему в сельских районах ожидание обследования может быть дольше?
- Какие преимущества или проблемы могут быть у устройства с искусственным интеллектом для семей?
Похожие статьи
Вспышка кори в США и роль медиа в сомнениях о вакцине
В 2025 году в США произошла крупная вспышка кори на фоне снижения детских прививок. Опрос Johns Hopkins показал связь между источниками новостей и нерешительностью по прививке MMR; авторы советуют учитывать онлайн‑источники в кампаниях.
Носимые устройства с ИИ при диабете 2 типа
Метаобзор учёных Университета Буффало в NPJ Digital Medicine оценивает носимые устройства с искусственным интеллектом для людей с диабетом 2 типа и преддиабетом. Описаны потенциал в прогнозировании глюкозы и серьёзные проблемы с данными и объяснимостью моделей.
