La Inteligencia Artificial detecta el autismo en un abrir y cerrar de ojos
Con un solo destello de luz en el ojo, la inteligencia artificial (IA) podría ofrecer una forma más rápida y precisa de diagnosticar el trastorno del espectro autista (TEA) en niños, según una nueva investigación de la University of South Australia y la Flinders University. La IA detecta el autismo.
Utilizando un electrorretinograma (ERG), una prueba de diagnóstico que mide la actividad eléctrica de la retina en respuesta a un estímulo luminoso, los investigadores han implementado IA para identificar características específicas para clasificar el TEA.
Al medir las respuestas retinianas de 217 niños de entre 5 y 16 años (71 con diagnóstico de TEA y 146 niños sin diagnóstico de TEA), los investigadores encontraron que la retina generaba una respuesta retiniana diferente en los niños con TEA en comparación con aquellos que eran neurotípicos.
El equipo también descubrió que el biomarcador más potente se lograba con un único destello de luz brillante en el ojo derecho, y el procesamiento de IA reducía significativamente el tiempo de la prueba. El estudio encontró que los componentes de mayor frecuencia de la señal retiniana se redujeron en el TEA.
Realizada con la University of Connecticut y el University College London, la prueba podría evaluarse más a fondo para ver si estos resultados podrían usarse para detectar TEA en niños de 5 a 16 años con un alto nivel de precisión.
El espectro del autismo
El TEA es una condición del desarrollo neurológico caracterizada por dificultades en las interacciones sociales recíprocas, la comunicación y comportamientos repetitivos / restrictivos.
Según estudios, una de cada 70 personas se encuentra en el espectro del autismo. El TEA es cuatro veces más común en niños que en niñas. A nivel mundial, las tasas de autismo varían; la Organización Mundial de la Salud estima la prevalencia en uno de cada 100 niños.
El investigador de UniSA, el Dr. Fernando Marmolejo-Ramos, dice que la prueba podría proporcionar a los médicos un método mejorado para el diagnóstico del TEA, acelerando el apoyo tan necesario para miles de niños en el espectro.
“Las intervenciones tempranas y el apoyo adecuado pueden ayudar a los niños con TEA a mejorar su calidad de vida, pero en este momento no existe una ‘prueba’ sencilla para el TEA, lo que significa que las personas a menudo requieren evaluaciones e informes psicológicos prolongados para obtener un diagnóstico”, dijo el Dr. Marmolejo-Ramos.
La IA detecta el autismo
“Esta prueba es mucho más rápida. Al utilizar la unidad de prueba de electrorretinograma RETeval, podemos recopilar datos y completar una prueba de detección de autismo, todo en tan solo 10 minutos”.
“Este es un paso enorme porque alivia tiempo, estrés y dinero para los padres y sus hijos”.
“Es importante destacar que la prueba no es invasiva y los niños la toleran bien, lo que hace que el proceso sea mucho más fácil para todos los involucrados”.
“Debido a que el ojo está conectado al cerebro, mirar dentro del ojo para comprender el cerebro nos permite aprender más sobre cómo se desarrolla el cerebro en personas con TEA”, dice el investigador de la Flinders University y líder del proyecto, el Dr. Paul Constable.
TDAH
“Todavía necesitamos observar a los niños más pequeños y también a aquellos con otras afecciones, como el trastorno por déficit de atención e hiperactividad, para ver qué tan específica podría ser esta prueba, pero este es un primer paso importante”.
El co-investigador, el Dr. Hugo Posada-Quintero, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la University of Connecticut, dice que los próximos pasos serán ampliar la investigación para analizar otras cohortes y categoría de diagnóstico.
“Nuestro estudio demuestra el prometedor potencial de analizar las respuestas de la retina utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de señales y aprendizaje automático para ayudar en la identificación de condiciones del desarrollo neurológico como el trastorno del espectro autista”, afirma el Dr. Posada-Quintero.
“Con más investigación y desarrollo tecnológico, estos métodos analíticos podrían convertirse en herramientas prácticas para ayudar a los médicos a detectar y diagnosticar con precisión y eficiencia el TEA y los trastornos relacionados”.
Notas para los editores:
Se puede acceder al artículo aquí: Posada-Quintero, H., Manjur, S., Hossain, Md., Marmolejo-Ramos, F., Lee, I., Skuse, D., Thompson, D., & Constable, P. (2023). Autism Spectrum Disorder Detection using Variable Frequency Complex Demodulation of the Electroretinogram. Research in Autism Spectrum Disorders, 109, https://doi.org/10.1016/j.rasd.2023.102258
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