La IA Demuestra Potencial en la Detección Temprana del Autismo

Un artículo de investigación publicado ayer presentó algunos resultados prometedores de un modelo de aprendizaje automático diseñado para identificar a niños en riesgo de trastorno del espectro autista (TEA) a una edad temprana. El modelo, llamado AutMedAI, logró una tasa de precisión del 80%, ofreciendo esperanza para una detección temprana.

Desarrollado por investigadores del Instituto Karolinska, AutMedAI analizó datos de aproximadamente 30,000 individuos para identificar patrones vinculados al autismo. Los datos se basaron en 28 parámetros que se pueden obtener fácilmente antes de que un niño cumpla dos años, como la edad de la primera sonrisa, la primera oración corta y la presencia de dificultades para comer.

En una declaración, la autora del estudio, Shyam Rajagopalan, destacó la importancia de estos hallazgos: “Los resultados del estudio son significativos porque demuestran que es posible identificar a individuos que probablemente tienen autismo a partir de información relativamente limitada y fácilmente disponible”.

Los investigadores resaltan el potencial de este estudio para evaluar a los niños a una edad temprana, lo que podría conducir a la implementación de intervenciones oportunas, ayudando a los niños con autismo a desarrollarse de manera óptima.

Sin embargo, los investigadores advierten que, aunque los hallazgos son prometedores, el modelo no es un sustituto para una evaluación clínica completa. Se necesita más investigación y validación para evaluar completamente el potencial del modelo para su uso clínico.

Es importante señalar que las herramientas de IA a veces pueden llevar a un diagnóstico erróneo, con posibles consecuencias perjudiciales. Un reciente estudio descubrió que la IA tuvo dificultades para diagnosticar correctamente los casos pediátricos, con diagnósticos incorrectos en el 83% de los casos que analizó.

Además, otro estudio publicado ayer informa que, aunque las herramientas de IA pueden diagnosticar con precisión enfermedades genéticas basándose en descripciones de libros de texto, su precisión disminuye significativamente al analizar resúmenes escritos por pacientes.

“Las tecnologías de IA generativas tienen el potencial de mejorar la atención sanitaria, pero solo si quienes las desarrollan, regulan y utilizan identifican y tienen plenamente en cuenta los riesgos asociados”, dijo Jeremy Farrar, el científico jefe de la OMS, según lo informado por Nature.