La IA revoluciona el pronóstico del lenguaje en niños con implantes cocleares
Permite la implementación de una terapia más intensiva para mejorar habilidades lingüísticas desde una edad temprana
Madre apoya a su hija con implantes cocleares. Crédito: Best smile studio | Shutterstock
Un nuevo estudio internacional destaca cómo un modelo de inteligencia artificial (IA), utilizando aprendizaje por transferencia profunda, ha logrado predecir con un 92 % de precisión los resultados del lenguaje hablado en niños que han recibido implantes cocleares. Este avance se ha publicado en JAMA Otolaryngology-Head & Neck Surgery.
El estudio revela la posibilidad de identificar a los niños con mayor riesgo de dificultades en el desarrollo del lenguaje antes de la implantación de los dispositivos auditivos. Esto podría permitir la implementación de terapia más intensiva para mejorar sus habilidades lingüísticas desde una edad temprana.
Los investigadores analizaron resonancias magnéticas de 278 niños de diversos orígenes lingüísticos (inglés, español y cantonés) en tres centros internacionales. A pesar de las diferencias en los protocolos y medidas, el modelo de aprendizaje profundo superó a las técnicas tradicionales en efectividad.
La Dra. Nancy M. Young, autora principal y directora médica del Programa de Audiología e Implantes Cocleares del Hospital Infantil Ann & Robert H. Lurie, enfatiza la importancia de este modelo de IA como herramienta de pronóstico que podría transformar el enfoque hacia el desarrollo del lenguaje en niños con pérdida auditiva severa.
Programa de implantes cocleares
El programa del Hospital Infantil Lurie es reconocido como uno de los más destacados a nivel mundial, con más de 2000 procedimientos desde su fundación en 1991.
La credibilidad del estudio se apoya en el respaldo de importantes instituciones, incluyendo el Consejo de Subvenciones de Investigación de Hong Kong y los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU.
Modelo IA vs. estrategias tradicionales
Los modelos de IA en intervención temprana, como aquellos usados para detectar retrasos en el desarrollo infantil o riesgos en salud, suelen superar a las estrategias tradicionales en precisión predictiva y velocidad de detección.
Las estrategias tradicionales se centran en evaluaciones manuales por profesionales, colaboración familiar y planes individualizados como el IFSP, priorizando la interacción humana y el aprendizaje natural en rutinas diarias.
En contraste, la IA ofrece análisis de datos masivos para alertas tempranas, como en predicción de desastres o rendimiento académico, con métricas superiores como exactitud y valor F en pruebas comparativas.
Ventajas de la IA. La IA destaca en escalabilidad y procesamiento de grandes volúmenes de datos, permitiendo intervenciones proactivas en tiempo real, como detección de crecidas o riesgos de cáncer de pulmón. Reduce sesgos humanos mediante modelos objetivos y se integra con herramientas como aprendizaje automático para extrapolaciones globales.
Fortalezas tradicionales. Las estrategias tradicionales fomentan relaciones colaborativas familia-profesional, adaptando intervenciones a contextos culturales y promoviendo desarrollo integral en entornos naturales. Mantienen énfasis en la participación activa de cuidadores, esencial para resultados sostenibles a largo plazo.
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