Un sistema con Inteligencia Artificial transforma la detección de autismo infantil
La Universidad de Louisville, EEUU, desarrolló un sistema capaz de diagnosticar con precisión el trastorno del desarrollo neurológico en niños de 24 a 48 meses mediante el análisis de resonancias magnéticas cerebrales
Por Redacción
La Universidad de Louisville, con sede en Kentucky, Estados Unidos, desarrolló un sistema pionero de Inteligencia Artificial (IA) capaz de analizar resonancias magnéticas para diagnosticar con precisión el autismo en niños de entre 24 y 48 meses. La investigación, liderada por el científico Mohamed Khudri, será presentada en la próxima reunión anual de la Sociedad de Radiología de América del Norte (RSNA).
El proceso de desarrollo del sistema de IA constó de tres fases, durante las cuales se analizaron y clasificaron resonancias magnéticas con tensor de difusión (DT-MRI) del cerebro. Esta técnica revela el movimiento del agua a lo largo de los tractos de materia blanca en el cerebro, y el algoritmo de la IA está entrenado para identificar áreas de desviación que permiten diagnosticar la presencia de autismo.
Según el medio especializado Eurekalert, el sistema de IA implica la extracción de marcadores de imágenes que indican el nivel de conectividad entre regiones cerebrales, a partir de imágenes de tejido cerebral obtenidas mediante exploraciones DT-MRI. Un algoritmo de aprendizaje automático compara los patrones de marcadores en el cerebro de niños con autismo con los de cerebros normalmente desarrollados.
Gregory Barnes, coautor del estudio, explicó que el autismo se caracteriza principalmente por conexiones inadecuadas dentro del cerebro, y la tecnología DT-MRI captura estas conexiones anormales que conducen a los síntomas típicos, como deterioro en la comunicación social y comportamientos repetitivos.
El conjunto de datos utilizado en la investigación incluyó exploraciones de 126 niños con autismo y 100 niños con desarrollo normal. Los resultados demostraron una sensibilidad del 97%, una especificidad del 98% y una precisión general del 98,5% en la identificación de niños con autismo.
Khudri destacó que el enfoque representa un avance novedoso que permite la detección temprana del autismo en bebés menores de dos años. Además, subrayó la importancia de la intervención terapéutica antes de los tres años, lo que podría conducir a mejores resultados, incluida la posibilidad de que las personas con autismo alcancen una mayor independencia y un coeficiente intelectual más alto.
El sistema de IA desarrollado produce un informe detallado sobre las vías neuronales afectadas, el impacto previsto en la funcionalidad del cerebro y un grado de gravedad que puede utilizarse para guiar la intervención terapéutica temprana.
Los investigadores señalaron que este enfoque no solo facilitaría un diagnóstico preciso del autismo, sino que también reduciría significativamente el tiempo y los costos asociados con la evaluación y el tratamiento, ofreciendo una alternativa prometedora para abordar los desafíos actuales en el diagnóstico temprano de esta condición.