La inteligencia artificial está acelerando la detección temprana de afecciones de desarrollo como el trastorno del espectro autista (TEA), lo que puede permitir que los niños comiencen la terapia antes y mejoren significativamente sus resultados a largo plazo.
Eso ha hecho de ASD un campo de pruebas para el uso de IA en medicina pediátrica. Numerosos proyectos piloto han mostrado resultados prometedores y esperanza de que las técnicas de aprendizaje automático se puedan aplicar a otras condiciones.
Por que importa
Los padres de niños con TEA tienden a notar desafíos de desarrollo algún tiempo antes de que el niño cumpla 3 años. Sin embargo, con frecuencia hay retrasos largos en pruebas y diagnósticos. En muchos países, la edad típica de diagnóstico es de entre 5 o 6 años.
Además de eso, el ASD tiende a ser diagnosticado a través de cuestionarios en lugar de pruebas de sangre o pruebas genéticas. Como resultado, existen preocupaciones sobre la estandarización de las respuestas y los niños con frecuencia se diagnostican erróneamente.
“La IA se destaca por identificar patrones de comportamiento y genéticos sutiles que los humanos pueden pasar por alto debido a los sesgos o limitaciones cognitivas, asegurando diagnósticos tempranos más consistentes y objetivos”, dijo el miembro senior de IEEE, Dheerendra Panwar.
Métodos emergentes
Los investigadores han utilizado una variedad de métodos para detectar TEA. Un método utilizó sensores e imágenes para detectar cambios en las habilidades del habla y el lenguaje. El compañero IEEE Shrikanth Narayanan recibió el premio IEEE 2025 James L. Flanagan Discurso y Procesamiento de audio por esa línea de investigación.
Los escaneos cerebrales también han surgido como una herramienta de detección. Un grupo de investigadores usó el aprendizaje automático para determinar que los niños con autismo aplicaron diferentes cantidades de fuerza y movieron sus dedos de manera diferente mientras jugaban juegos de pantalla táctil, proporcionando otra vía para el diagnóstico. Debido a que esa investigación no es invasiva, otros investigadores promovieron las pantallas táctiles como una herramienta de diagnóstico e inventaron formas de distinguir el autismo de otras condiciones estrechamente relacionadas.
Siguientes pasos
Si bien la investigación ha sido prometedora, la mayoría de los resultados todavía están en la fase experimental y se ha realizado poco en entornos clínicos.
Hasta ahora, una aplicación para teléfonos inteligentes ha obtenido la aprobación de la FDA como un dispositivo de detección de diagnóstico para el autismo, aunque debe usarse junto con otra información médica.
Pero el éxito de los estudios de autismo impulsados por la IA ha impulsado la esperanza de herramientas de diagnóstico en otras áreas, como la dislexia, el trastorno y la depresión del déficit de atención y la depresión, según un artículo que se encuentra en IEEE Xplore.
La investigación en esta área continúa. Si los próximos ensayos más grandes continúan mostrando precisión y eficiencia, las evaluaciones de desarrollo impulsadas por la IA podrían convertirse en una parte normal de las visitas de pozos de 18 o 24 meses.
