Una herramienta con IA creada en Asturias permite detectar TEA en bebés de 9 meses a través de la mirada
Una herramienta innovadora y no invasiva creada en Asturias permite detectar con Inteligencia Artifical (IA) a través de la mirada de los bebés a partir de los nueve meses de edad, con mediciones objetivas, los indicadores de riesgo de padecer Trastorno del Espectro Autista (TEA) mucho antes que los métodos tradicionales.
Este interesante estudio de investigación puede revolucionar el diagnóstico temprano del TEA en bebés a edades muy tempranas.
Los avances en la investigación
La Universidad de Oviedo ha dado a conocer este miércoles los avances que han obtenido los integrantes del grupo de investigación en Comunicación e Interacción Humana de la institución académica de la capital asturiana (The HCI Group, perteneciente al Computational Reflection Research Group) y de la Asociación de familiares y de personas con autismo (ADANSI).
A través del seguimiento ocular y de la inteligencia artificial, el nuevo sistema permite detectar de manera objetiva los indicadores de riesgo de padecer este trastorno en bebés de tan corta edad -a partir de nueve meses- mucho antes que los métodos tradicionales.
Un diagnóstico a edad muy temprana
Para explicar en qué consiste, han difundido un vídeo de apenas cuatro minutos y cinco segundos, donde se explica detalladamente las características que definen el autismo, su diagnóstico temprano habitualmente en el momento de la escolarización y el objetivo que persiguen de “reemplazar las observaciones subjetivas por mediciones objetivas proporcionando un diagnóstico asistido por ordenador y a una edad muy temprana, inferiores a 24 meses”.
A continuación reproducimos este video que han facilitado a elDiario.es Asturias en la Universidad de Oviedo.
Con la tecnología desarrollada, los bebés ven una serie de vídeos diseñados para evaluar la interacción social y los patrones de su mirada.
Mejorar la calidad de vida
Mientras observan, un dispositivo de seguimiento registra con precisión cada movimiento de sus ojos. Esa información se procesa, después, a través de un algoritmo basado en inteligencia artificial que determina los riesgos de TEA con alta precisión.
La detección temprana resulta crucial para el abordaje del Trastorno del Espectro Autista, ya que permite iniciar las intervenciones antes y mejorar la calidad de vida de los menores con TEA y sus familias, reduciendo la intensidad de los síntomas, los costes y la necesidad de apoyo a largo plazo.
Indicadores objetivos
El profesor Martín González Rodríguez, coordinador de The HCI Group, asegura que los métodos de detección más utilizados en la actualidad, como el M-CHAT-R, requieren de un mínimo de 16 meses de edad y se basan en medidas subjetivas como cuestionarios a sus progenitores, lo que puede introducir sesgos.
“La tecnología desarrollada se basa, sin embargo, en indicadores totalmente objetivos como los patrones de mirada y permite adelantar la detección a tan solo nueve meses de edad”, explica el profesor.
Resultados “muy esperanzadores”
El sistema permite una clasificación de desarrollo típico frente a los niveles 1, 2 y 3 de TEA. Las pruebas han mostrado resultados muy esperanzadores, con una capacidad de detección de hasta el 87,64 por ciento en los casos de TEA con mayor necesidad de apoyo (niveles 2 y 3).
“Si un bebé muestra indicadores de riesgo, se le deberá remitir de inmediato a un servicio de evaluación especializada para una confirmación clínica e iniciar un programa de intervención preventiva lo antes posible”, comenta Martín González.
Exportar el prototipo al Reino Unido
El sistema fue presentado en la International Conference on AI in Healthcare, que tuvo lugar el pasado mes de septiembre en Cambridge, así como en el Centro de Investigación de Autismo que dirige el doctor Sir Simon Baron‐Cohen, referencia mundial en este ámbito y creador en 1992 del CHAT, primer instrumento de cribado de autismo.
Sir Simon Baron-Cohen ha planteado la posibilidad de usar el prototipo creado por los investigadores asturianos en el Reino Unido, así como emprender un desarrollo común de sistemas de detección temprana del autismo por parte de ambos equipos.
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