La detección temprana del trastorno del espectro autista (TEA) ha sido una de las áreas de investigación más importantes en el campo. Recientemente, científicos de la Universidad de Louisville han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que utiliza resonancias magnéticas del cerebro para diagnosticar con precisión el TEA en niños de entre 24 y 48 meses.
El sistema se basa en un algoritmo de aprendizaje automático que analiza imágenes de tejido cerebral obtenidas a través de exploraciones de resonancia magnética de tensor de difusión (DT-MRI). Estas imágenes revelan las conexiones anormales en el cerebro que están asociadas con el autismo.
El equipo de investigación recolectó datos de 226 niños, incluyendo 126 niños con TEA y 100 niños con un desarrollo normal. Los resultados fueron sorprendentes, ya que el sistema de IA demostró una sensibilidad del 97%, una especificidad del 98% y una precisión general del 98.5% para identificar a los niños con autismo.
La detección temprana del autismo puede tener un impacto significativo en el desarrollo de los niños, ya que permite una intervención terapéutica antes de los tres años de edad. Esto puede llevar a mejores resultados, incluyendo una mayor independencia y un coeficiente intelectual más alto.
En lugar de realizar diagnósticos tardíos, los investigadores predicen que el uso de esta tecnología permitirá una evaluación más rápida y objetiva del autismo. Los informes generados por el sistema de IA indicarán las vías neuronales afectadas, el impacto en la funcionalidad del cerebro y un grado de gravedad que guiará la intervención terapéutica temprana.
En resumen, la inteligencia artificial está revolucionando la detección temprana del autismo en niños, proporcionando una herramienta precisa y eficiente para diagnosticar y guiar el tratamiento de este trastorno.
