La presente tecnologia si basa su un impianto modellistico in grado di fornire con elevata accuratezza la probabilità di essere asmatico. Tale probabilità si basa sulla valutazione della funzionalità respiratoria: più specificatamente la capacità vitale forzata espiratoria nel primo secondo (FEV1) in condizioni di riposo e dopo 20 minuti dalla somministrazione di un farmaco broncodilatatore. Lʼalgoritmo, utilizzando 2 valori soglia del FEV1 insieme con alcune informazioni del soggetto (genere, stagione alla visita, sensibilizzazione allergica ad allergeni inalanti – muffe, pollini, epiteli di animali domestici, acaro della polvere), restituisce una stima della probabilità di asma. Il risultato fornisce un beneficio immediato per la gestione clinica del paziente costituendo un avanzamento per le buone pratiche cliniche.
L’approccio è basato sui nuovi cut-off di broncoreversibilità che portano a 3 fasce di rischio: basso (<7.9%), intermedio (7.9% -14.7%) e alto (≥14.7%). Insieme alle informazioni del soggetto la procedura è in grado di discriminare i soggetti asmatici dai non asmatici con una accuratezza elevata rispetto al cut-off standard del 12%. Ad esempio, soggetti con FEV1<12% che ad oggi verrebbero classificati troppo rigidimente come non-asmatici, potrebbero essere classificati differentemente, e forse più correttamente, in funzione di altri fattori prognostici esplicativi. In definitiva, Il nostro algoritmo fornirebbe il vantaggio competitivo di avere performance superiori in termini di accuratezza diagnostica per lo screening di primo livello.