Skoro 3% sve dece u Sjedinjenim Državama ima dijagnozu autizma, prema Centrima za kontrolu i prevenciju bolesti. Ali tim istraživača na Univerzitetu Indijana i Univerzitetu Purdue pronalazi načine da pre postavi pravu dijagnozu.
„Broj dece kojoj je potrebna evaluacija autizma premašuje kapacitete specijalista obučenih da pruže ovu uslugu“, rekla je dr Rebeka Mekneli Kin, docent pedijatrije na Medicinskom fakultetu IU. „Deca i njihove porodice trenutno čekaju godinu dana ili više da pristupe evaluacijama. Ovo je problem jer deca propuštaju prilike za intervencije u optimalnom trenutku uticaja.“
McNalli Keehn je stariji autor rada nedavno objavljenog u JAMA Netvork Open koji opisuje studiju istraživačkog tima o dijagnozi autizma koristeći biomarkere za praćenje očiju u klinikama primarne zdravstvene zaštite širom Indijane. Tim je otputovao u ordinacije koje učestvuju u sistemu Indiana Earli Autism Evaluation Hub i sproveo slepo procenu na nivou istraživanja 146 dece uzrasta 14-48 meseci.
„Dijagnostički biomarkeri su karakteristike koje daju diskretnu i objektivnu indikaciju dijagnoze. Biomarkeri za praćenje oka koji mere socijalnu i nedruštvenu pažnju i funkciju mozga pokazali su da razlikuju malu decu sa dijagnozom autizma od one sa drugim neurorazvojnim smetnjama“, rekao je Mekneli Kin. „Međutim, uprkos ogromnim ulaganjima u otkrivanje biomarkera za praćenje očiju, postoji praznina u prevođenju biomarkera za praćenje očiju u kliničku korist.“
Da bi pratili oči, deca u studiji su sedela u stolici za hranjenje ili u krilu negovatelja i gledala video zapise na ekranu računara, dok su istraživači beležili pokrete očiju i veličinu zenice. Kada su dijagnoza primarne zdravstvene zaštite i dijagnostička sigurnost kombinovane sa metrikom biomarkera za praćenje oka, osetljivost modela je bila 91%, a specifičnost 87%, što znači da su postavili tačniju dijagnozu autizma.
McNalli Keehn je rekao da studije poput ovih mogu pomoći u rješavanju kašnjenja u pristupu procjenama autizma tako što će bolje opremiti kliničare primarne zdravstvene zaštite dijagnostičkim pristupom sa više metoda.
„Ovo je pitanje javnog zdravlja, a naš pristup ima potencijal da značajno poboljša pristup pravovremenoj, tačnoj dijagnozi u lokalnim zajednicama“, rekao je McNalli Keehn.
Sledeći korak tima je sprovođenje velike studije replikacije i validacije njihovog dijagnostičkog modela koristeći veštačku inteligenciju. Zatim se nadaju da će sprovesti kliničko ispitivanje proučavajući efikasnost dijagnostičkog modela u procenama primarne zdravstvene zaštite u realnom vremenu.
