En un importante avance para la detección precoz del autismo, unos investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de diagnosticar la enfermedad con una precisión del 98,5% en niños menores de dos años. Mediante el empleo de imágenes de resonancia magnética con tensor de difusión (DT-MRI), este innovador sistema escudriña las conexiones neuronales del cerebro para identificar patrones asociados al autismo.
Presentado en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA), el sistema destaca su capacidad para analizar y categorizar imágenes de tejido cerebral obtenidas mediante DT-MRI, una técnica especializada que rastrea el movimiento del agua a lo largo de los tractos de materia blanca del cerebro. La IA está entrenada para detectar desviaciones en estas conexiones indicativas de autismo comparando patrones de marcadores de imagen en los cerebros de niños con autismo con los de niños con desarrollo típico.
Desarrollado por un equipo multidisciplinar dirigido por Mohamed Khudri, licenciado e investigador visitante en la Universidad de Louisville, Kentucky, el sistema promete mejorar la detección y el tratamiento precoces del autismo, abordando los actuales retrasos en el diagnóstico debidos a la limitación de los recursos para las pruebas. «Nuestro enfoque es un avance novedoso que permite la detección precoz del autismo en niños menores de dos años», declaró Khudri, destacando la importancia de la intervención precoz para lograr mejores resultados, incluida la posibilidad de que las personas con autismo adquieran mayor independencia y coeficientes intelectuales más altos.
El análisis se aplicó a los escáneres cerebrales DT-MRI de 226 niños, mostrando una sensibilidad del 97%, una especificidad del 98% y una precisión global del 98,5% en la identificación de niños con autismo. Este enfoque no sólo promete agilizar la gestión precisa del autismo, sino también reducir significativamente el tiempo y los costes asociados a la evaluación y el tratamiento.
El equipo de investigación está trabajando activamente para comercializar el software y conseguir la aprobación de la FDA, con la esperanza de que este sistema de IA pueda implantarse pronto en entornos clínicos. Esto proporcionaría a los profesionales sanitarios una potente herramienta para la detección precoz del autismo, contribuyendo a mejorar la calidad de vida de los niños afectados y sus familias.
Esta innovación llega en un momento crucial, ya que, según el Informe Comunitario sobre Autismo 2023 de los CDC, menos de la mitad de los niños con trastorno del espectro autista recibieron una evaluación del desarrollo a los tres años de edad, y el 30% de los niños que cumplían los criterios del trastorno del espectro autista no habían recibido un diagnóstico formal a los ocho años. La implantación de este sistema de IA podría marcar un punto de inflexión en la lucha contra el autismo, ofreciendo esperanza a muchas familias de todo el mundo.
Conclusión:
La innovadora aplicación de un sistema de inteligencia artificial (IA) que logra una precisión diagnóstica del 98,5% en la detección precoz del autismo en niños menores de dos años representa un avance revolucionario en los campos de la medicina y la tecnología. Este sistema, basado en el análisis de imágenes de resonancia magnética con tensor de difusión (DT-MRI), promete no sólo acelerar y perfeccionar el diagnóstico del autismo, sino también allanar el camino para intervenciones tempranas más eficaces, mejorando significativamente las perspectivas de desarrollo y la calidad de vida de los niños afectados. Este logro pone de relieve el potencial transformador de la IA en la mejora de la asistencia sanitaria, marcando un hito en la lucha contra el autismo y reforzando la importancia de la detección precoz y la adaptación personalizada del tratamiento.
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