Los investigadores utilizan la inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar el autismo, según un estudio
El trastorno del espectro autista puede ser difícil de diagnosticar porque no existe ninguna prueba médica
{{#rendered}} {{/rendered}}Los investigadores proponen utilizar tecnología de inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar el trastorno del espectro autista.
En un reciente artículo publicado en Scientific Reports, investigadores de Brasil, Francia y Alemania utilizaron imágenes de resonancia magnética para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático.
El trabajo -en el que se propone un "método de diagnóstico cuantitativo"- se basó en datos de imágenes cerebrales de 500 personas, de las que más de 240 habían sido diagnosticadas de autismo.
{{#rendered}} {{/rendered}}¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI)?
Se aplicaron técnicas de aprendizaje automático a los datos.
"Empezamos a desarrollar nuestra metodología recopilando datos de imágenes de resonancia magnética funcional [IRMf] y electroencefalogramas [EEG]", explicó en un comunicado Francisco Rodrigues, último autor del artículo y profesor del Instituto de Matemáticas e Informática de la Universidad de São Paulo.
{{#rendered}} {{/rendered}}Universidad de São Paulo el 15 de noviembre de 2015, en São Paulo, Brasil. (Frédéric Soltan/Corbis vía Getty Images)
"Comparamos mapas de personas con y sin TEA y descubrimos que el diagnóstico era posible utilizando esta metodología", añadió.
Se alimentó el algoritmo de aprendizaje automático con los mapas, y el sistema fue capaz de determinar qué alteraciones cerebrales estaban asociadas al autismo con una precisión media superior al 95%.
{{#rendered}} {{/rendered}}Aunque investigaciones anteriores proponen métodos para diagnosticar el autismo basados en el aprendizaje automático, el artículo señala que a menudo utilizan un único parámetro estadístico que no es la organización de la red cerebral.
El autismo es una discapacidad del desarrollo causada por diferencias en el cerebro. (iStock)
El análisis de los datos de la IRMf mostró cambios en determinadas regiones cerebrales asociadas a procesos cognitivos, emocionales, de aprendizaje y de memoria, y las redes corticales de los pacientes autistas mostraban más segregación, menos distribución de la información y menos conectividad en comparación con los controles.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Hasta hace unos años, se sabía poco sobre las alteraciones que conducen a los síntomas del TEA. Ahora, sin embargo, se sabe que las alteraciones cerebrales de los pacientes con TEA están asociadas a determinados comportamientos, aunque la investigación anatómica muestra que las alteraciones son difíciles de ver, lo que dificulta mucho el diagnóstico del TEA leve. Nuestro estudio es un paso importante en el desarrollo de metodologías novedosas que pueden ayudarnos a obtener una comprensión más profunda de esta neurodivergencia", afirma Rodrigues.
Sede de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades en Atlanta, Georgia, el 14 de marzo de 2020. (Elijah Nouvelage/Bloomberg vía Getty Images)
La metodología está en fase de desarrollo y tardará años en aplicarse, según la Fundación de Investigación de São Paulo, que apoyó la investigación.
HAZ CLIC AQUÍ PARA OBTENER LA APLICACIÓN FOX NEWS
{{#rendered}} {{/rendered}}Aproximadamente uno de cada 36 niños ha sido identificado con un trastorno del espectro autista, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades.
Diagnosticar la discapacidad del desarrollo puede ser difícil porque no existe ninguna prueba médica, como un análisis de sangre, para hacerlo.