Un modelo de IA ayuda a la detección temprana del autismo
Una IA que predice el autismo con 80% de precisión en niños pequeños usando datos limitados podría transformar la detección temprana y apoyos específicos
El modelo denominado "AutMedAI" se destacó por su capacidad para detectar al 80% de los niños con autismo en una muestra de 12,000 personas. Crédito: Vitalii Vodolazskyi | Shutterstock
Investigadores del Instituto Karolinska han desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo de autismo en niños pequeños utilizando información mínima.
Este avance, publicado en la revista JAMA Network Open, ofrece una herramienta que podría transformar la detección temprana del trastorno del espectro autista (TEA) y facilitar el acceso a intervenciones oportunas, mejorando las perspectivas de desarrollo de los niños afectados.
El estudio se centró en la creación de un sistema basado en el aprendizaje automático que, a partir de datos limitados y fáciles de obtener antes de los 24 meses de edad, es capaz de identificar a niños con una alta probabilidad de desarrollar autismo.
Según la profesora asociada Kristiina Tammimies, del Departamento de Salud de la Mujer y el Niño del Instituto Karolinska, el modelo tiene una precisión cercana al 80% para niños menores de dos años. “Esperamos que este avance se convierta en una herramienta valiosa en la atención sanitaria y permita un diagnóstico más temprano”, explicó Tammimies, quien también es la autora principal del estudio.
Para desarrollar este modelo, el equipo de investigación utilizó datos del estudio SPARK, una de las bases de datos más grandes en el ámbito del autismo, que incluye información de aproximadamente 30.000 personas, tanto con TEA como sin él.
Este vasto conjunto de datos permitió a los investigadores identificar 28 parámetros clave que son accesibles sin necesidad de evaluaciones médicas complejas. Estos parámetros incluyen factores observables en los niños, como la edad en la que empiezan a sonreír, las primeras frases cortas que pronuncian y si presentan dificultades para alimentarse.
El modelo más exitoso, denominado “AutMedAI”, se destacó por su capacidad para detectar al 80% de los niños con autismo dentro de una muestra de 12,000 personas. Esta precisión en la predicción, basada en información sencilla, representa un avance significativo en el campo de la salud infantil, ya que abre la puerta a diagnósticos más tempranos y accesibles.
Además, uno de los hallazgos más importantes del estudio fue que la combinación de la edad de la primera sonrisa, las dificultades alimentarias y la aparición de las primeras frases cortas resultaron ser indicadores clave del riesgo de autismo.
Un diagnóstico con poca información
Shyam Rajagopalan, investigador afiliado al Instituto Karolinska y coautor del estudio, destacó la importancia de estos resultados. “Es alentador ver que podemos identificar a personas con una alta probabilidad de desarrollar TEA utilizando solo una cantidad limitada de información fácilmente accesible”, señaló Rajagopalan, quien actualmente trabaja como profesor asistente en el Instituto de Bioinformática y Tecnología Aplicada en India.
Además, añadió que el diagnóstico temprano es crucial para garantizar que los niños reciban el apoyo necesario desde las primeras etapas de su vida, lo que puede influir positivamente en su desarrollo a largo plazo.
El modelo de IA también mostró resultados prometedores en la identificación de niños con desafíos más amplios en áreas como la comunicación social, las capacidades cognitivas y los retrasos en el desarrollo general. Esto sugiere que el modelo no solo es útil para la detección del autismo, sino también para identificar otros aspectos del desarrollo infantil que pueden requerir atención temprana.
Asimismo, están explorando la posibilidad de incorporar información genética en futuras versiones del modelo, lo que podría llevar a predicciones aún más precisas y personalizadas.
Este avance representa un paso importante hacia la detección temprana y accesible del autismo, y aunque aún se requieren mejoras y validaciones adicionales, los investigadores son optimistas sobre el impacto positivo que esta tecnología podría tener en las vidas de muchas familias.
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