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Un nuevo modelo de aprendizaje automático ha demostrado su capacidad para predecir los trastornos del espectro autista (TEA) en niños pequeños utilizando información relativamente limitada, según muestra un nuevo estudio publicado en JAMA Network Open. Esta herramienta de inteligencia artificial (IA) podría facilitar la detección temprana del autismo, lo cual es crucial para proporcionar el apoyo adecuado.
“Con una precisión de casi el 80% para niños menores de dos años, esperamos que esta herramienta sea valiosa para el sector sanitario”, ha declarado Kristiina Tammimies, profesora asociada en KIND, del Departamento de Salud de la Mujer y el Niño del Instituto Karolinska, y última autora del estudio.
“Los resultados del estudio son significativos porque demuestran que es posible identificar a individuos con alta probabilidad de tener autismo utilizando información limitada y fácilmente accesible”, comenta el primer autor del estudio, Shyam Rajagopalan, investigador afiliado al mismo departamento en el Instituto Karolinska y actualmente profesor asistente en el Instituto de Bioinformática y Tecnología Aplicada de la India.
El modelo AutMedAI identificó al 80% de los niños con autismo
El equipo de investigación empleó una extensa base de datos de Estados Unidos (SPARK) que contiene información de aproximadamente 30.000 individuos, tanto con trastornos del espectro autista, como sin trastornos del neurodesarrollo. Analizando una combinación de 28 parámetros distintos, los investigadores desarrollaron cuatro modelos de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos.
Los parámetros seleccionados corresponden a información que se puede obtener sobre los niños sin necesidad de evaluaciones y pruebas médicas exhaustivas antes de los 24 meses de edad. El modelo que obtuvo mejores resultados fue denominado ‘AutMedAI’. En una muestra de alrededor de 12.000 individuos, el modelo AutMedAI logró identificar aproximadamente al 80% de los niños con autismo.
Entre los parámetros más relevantes, la edad de la primera sonrisa, la primera frase corta y la presencia de dificultades alimentarias fueron potentes indicadores de autismo en ciertas combinaciones. En el estudio, el modelo de IA mostró buenos resultados al identificar a niños con mayores dificultades en la comunicación social, la capacidad cognitiva y con retrasos generales en el desarrollo.
