Investigadores de la Universidad de Duke han desarrollado una aplicación basada en IA que puede detectar con precisión una serie de comportamientos asociados al trastorno del espectro autista (TEA).
Aplicación en avance
El trabajo representa un avance potencial que podría mejorar la detección precoz de este trastorno del desarrollo, que a menudo se diagnostica erróneamente con los cuestionarios tradicionales para padres que se utilizan en la mayoría de los entornos clínicos, sobre todo en el caso de las niñas y los niños de color.
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La eficacia de la aplicación ha quedado demostrada en un estudio publicado en línea este mes en la revista Nature Medicine. Los autores principales de la publicación son los profesores de Duke Geraldine Dawson, Catedrática Distinguida William Cleland de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento, y Guillermo Sapiro, Catedrático Distinguido James B. Duke de Ingeniería Eléctrica e Informática.
Ellos y sus colegas desarrollaron una aplicación fácil de usar llamada SenseToKnow, que se administra en una tableta. Muestra películas cortas que ve un niño pequeño mientras se graban varias respuestas conductuales a las películas con una cámara integrada en el dispositivo.
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Las películas están diseñadas para provocar una amplia gama de comportamientos que la investigación previa ha asociado con el autismo - piense en ellos como posibles signos tempranos - incluyendo diferencias en la atención social, expresiones faciales, movimientos de la cabeza, respuesta al nombre, la tasa de parpadeo y el comportamiento motor. Puede ver ejemplos de los estímulos aquí.
Sobre el Análisis y muestra de observación
A continuación, esas respuestas se cuantifican con análisis de visión por ordenador y se integran en múltiples fenotipos digitales que un algoritmo generado por IA clasifica como autistas o no autistas, además de indicar el nivel de confianza cuantitativo asociado a la clasificación diagnóstica.
Los participantes en el estudio fueron 475 niños (de 17 a 36 meses de edad) evaluados durante las visitas pediátricas de control del niño sano. De ese grupo, 49 fueron diagnosticados posteriormente de autismo y 98 de retraso del desarrollo sin autismo. La aplicación mostró una sensibilidad del 87,8% para detectar el autismo, lo que significa que identificó correctamente a la mayoría de los niños con esta afección. Su especificidad -el porcentaje de niños sin autismo con resultados negativos- fue del 80,8%.
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La aplicación detectó con la misma fiabilidad a los niños diagnosticados de TEA independientemente de su sexo, raza y origen étnico. En general, los participantes que dieron positivo en la aplicación tenían un 40,6% de probabilidades de ser diagnosticados posteriormente. En cambio, sólo el 15% de los niños que dan positivo en los cuestionarios estándar para padres son diagnosticados posteriormente de TEA. La combinación de la aplicación con el cuestionario estándar aumentó al 63,4 % el porcentaje de detecciones positivas seguidas de un diagnóstico posterior.
Herramienta de detección para el Autismo
En un comunicado de prensa de la universidad, Dawson, director del Centro Duke para el Autismo y el Desarrollo Cerebral, un Centro de Excelencia para el Autismo de los Institutos Nacionales de Salud, dijo que "el autismo se caracteriza por muchos comportamientos diferentes, y no todos los niños en el espectro muestran todos ellos por igual, o en absoluto. Esta herramienta de detección capta una amplia gama de comportamientos que reflejan con mayor precisión la complejidad y la variabilidad que se encuentran en el autismo."
"Al igual que cuando cualquier paciente acude a su médico, éste le escucha describir lo que experimenta, pero también utiliza termómetros y otras pruebas objetivas para proporcionar información adicional que oriente los siguientes pasos y las derivaciones para una evaluación más exhaustiva", añadió Dawson. "Esas pruebas objetivas se han echado en falta en el caso del autismo".
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Además del uso de SenseToKnow como instrumento de cribado, su capacidad para medir con precisión los cambios en la percepción y el comportamiento social también puede convertirlo en una herramienta valiosa para medir la mejoría tras los tratamientos clínicos del TEA.
El estudio fue financiado por el Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver de los NIH. El Instituto Nacional de Salud Mental de los NIH y otras organizaciones prestaron apoyo adicional.
