Investigadores Usan Inteligencia Artificial Para Ayudar A Diagnosticar Autismo, Según Estudio
El trastorno del espectro autista (TEA) puede ser difícil de diagnosticar porque no existe una prueba médica. En un artículo reciente publicado en Scientific Reports, investigadores de Brasil, Francia y Alemania supuestamente utilizaron imágenes de resonancia magnética para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático.
Los investigadores proponen utilizar tecnología de inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar el TEA. El trabajo, en el que se propone el “método de diagnóstico cuantitativo”, se basó en datos de imágenes cerebrales de 500 personas, de las cuales más de 240 habían sido diagnosticadas con autismo.
Se aplicaron técnicas de aprendizaje automático a los datos. “Comenzamos a desarrollar nuestra metodología recopilando datos de imágenes de resonancia magnética funcional [fMRI] y electroencefalograma [EEG]”, explicó en una declaración Francisco Rodrigues, profesor del Instituto de Matemáticas y Ciencias de la Computación de la Universidad de São Paulo.
“Comparamos mapas de personas con y sin TEA y encontramos que el diagnóstico era posible usando esta metodología”, agregó.
El algoritmo de aprendizaje automático se alimentó con los mapas y el sistema pudo determinar qué alteraciones cerebrales estaban asociadas con el autismo con una precisión media superior al 95 %.
Si bien investigaciones anteriores proponen métodos para diagnosticar el autismo basados en el aprendizaje automático, el artículo señala que a menudo usa un solo parámetro estadístico que no es la organización de la red cerebral.
El análisis de los datos de fMRI mostró cambios en ciertas regiones del cerebro asociadas con los procesos cognitivos, emocionales, de aprendizaje y de memoria; y las redes corticales de los pacientes con autismo mostraron más segregación, menos distribución de información y menos conectividad en comparación con los controles.
“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 en los pacientes con TEA están asociadas con ciertos comportamientos, aunque la investigación anatómica muestra que las alteraciones son difíciles de ver, lo que hace que el diagnóstico de TEA leve sea mucho más difícil. Nuestro estudio es un paso importante en el desarrollo de metodologías novedosas que pueden ayudarnos a obtener una comprensión más profunda de esta neurodivergencia”, dijo Rodrigues.
La metodología está en desarrollo y llevará años implementarla, según la Fundación de Investigación de São Paulo, que apoyó la investigación.
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. El diagnóstico de la discapacidad del desarrollo puede ser difícil porque no existe un examen médico, como un análisis de sangre, para hacerlo.
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Foto: caleb-woods/unsplash