Innovadora IA identifica autismo y TDAH rápidamente.

El sistema analiza micromovimientos de la mano y estima también la severidad del trastorno mediante biomarcadores, según un estudio publicado en Scientific Reports.

Un equipo de científicos de la Universidad de Indiana ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de detectar autismo, TDAH o ambos trastornos en apenas 15 minutos, con una precisión superior al 70 %. El estudio, publicado en la revista Scientific Reports, representa un avance significativo en el diagnóstico rápido y objetivo de trastornos del neurodesarrollo.

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La tecnología emplea sensores de alta definición para analizar los micromovimientos de la mano durante una tarea sencilla: tocar objetivos en una pantalla táctil. Estos movimientos, captados con precisión milimétrica, permiten a un algoritmo de aprendizaje profundo clasificar a los participantes como neurotípicos, con TDAH, con autismo o con ambos diagnósticos.

El sistema fue entrenado con más de 6.000 trayectorias de movimiento registradas en 92 personas. Según el estudio, alcanzó una precisión del 71,48 % en la clasificación clínica, y mostró altos niveles de fiabilidad en la detección del perfil neurotípico (AUC de 0,93), seguido de autismo (0,87), TDAH (0,83) y la combinación de ambos (0,86).

Una de las principales innovaciones del estudio es la capacidad de cuantificar la severidad del trastorno. Para ello, los investigadores utilizaron dos indicadores estadísticos: la entropía de Shannon, que mide la complejidad del movimiento, y el Factor de Fano, que evalúa su variabilidad. El análisis reveló que los movimientos más erráticos están asociados a casos más graves, mientras que trayectorias más predecibles indican menor afectación.

El objetivo del equipo no es sustituir la evaluación clínica, sino ofrecer una herramienta de apoyo rápida, estandarizada y objetiva, especialmente útil en contextos con alta demanda como escuelas o clínicas pediátricas. Actualmente, muchas familias deben esperar meses para obtener un diagnóstico, lo que agrava la incertidumbre y retrasa el inicio de terapias.

El sistema utiliza sensores Bluetooth de alta precisión, similares a los que integran algunos dispositivos portátiles, lo que permitiría adaptar esta tecnología a contextos escolares o aplicaciones móviles en el futuro. Su bajo coste y portabilidad lo convierten en una opción viable para entornos con recursos limitados.

“Necesitamos herramientas rápidas, fiables y flexibles, y la inteligencia artificial es parte de ese futuro”, señala el neurocientífico José Ramón Alonso. Añade que este tipo de biometría permitirá no solo diagnosticar mejor, sino también hacer un seguimiento más preciso de la evolución de cada paciente y de la eficacia de los tratamientos.

Aunque el método requiere validación con muestras más amplias y diversas, los resultados actuales ofrecen una sólida prueba de concepto. La combinación de sensores de movimiento e inteligencia artificial promete transformar el diagnóstico temprano y personalizado de los trastornos del neurodesarrollo.

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