Una IA para detectar el autismo

En el trastorno del espectro autista (TEA) una de las principales áreas de investigación es la detección temprana. Una opción es recurrir al análisis de la mirada, también es necesario contar con el apoyo de los centros educativos, ya que no solo se trata del cerebro, sino de todo el organismo. De ahí la importancia de la detección precoz. Y una de las últimas innovaciones en este sentido llega de la mano de la inteligencia artificial.

Un equipo de científicos de la Universidad de Louisville, liderados por Mohamed Khudri, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que analiza resonancias magnéticas del cerebro para diagnosticar con precisión el TEA en niños de entre 24 y 48 meses. De acuerdo con el estudio , presentado en la Sociedad Estadounidense de Radiología, el sistema cuenta con una tasa de precisión del 98,5%.

El equipo de Khudri desarrolló el sistema de tres etapas para analizar y clasificar la resonancia magnética con tensor de difusión (DT-MRI), una técnica especial que detecta cómo viaja el agua a lo largo de los tractos de materia blanca en el cerebro.

"Nuestro algoritmo está entrenado para identificar áreas de desviación para diagnosticar si alguien es autista o neurotípico", explica Khudri.

El sistema de IA aisla imágenes de tejido cerebral de las exploraciones DT-MRI y extrae marcadores de imágenes que indican el nivel de conectividad entre regiones del cerebro. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático compara los patrones de marcadores en el cerebro de niños con autismo con los de cerebros normalmente desarrollados.

"El autismo es principalmente una enfermedad de conexiones inadecuadas dentro del cerebro - añade el coautor Gregory N. Barnes-. La resonancia captura estas conexiones anormales que conducen a los síntomas que los niños con autismo suelen tener, como comunicación social deteriorada y comportamientos repetitivos".

Los investigadores aplicaron su metodología a 226 niños de entre 24 y 48 meses de edad. El conjunto de datos incluyó exploraciones de 126 niños con TEA y 100 niños con desarrollo normal. La tecnología demostró una sensibilidad del 97%, una especificidad del 98% y una precisión general del 98,5% en la identificación de niños con autismo.

"Nuestro enfoque es un avance novedoso que permite la detección temprana del autismo en bebés menores de dos años - agrega Khudri -. Creemos que la intervención terapéutica antes de los tres años puede conducir a mejores resultados, incluido el potencial de que las personas con autismo logren una mayor independencia y un coeficiente intelectual más alto".

A nivel global, el autismo se detecta, en promedio, a los 6 años y medio , por lo tanto, reducir esa cifra a menos de la mitad con una intervención muy sencilla, puede tener un impacto enorme para los menores diagnosticados con TEA.

"La idea detrás de la intervención temprana es aprovechar la plasticidad cerebral, o la capacidad del cerebro para normalizar su función con terapia", confirma Barnes.

Los autores señalan que los bebés y niños pequeños con autismo reciben un diagnóstico tardío por varias razones. Este nuevo sistema de inteligencia artificial podría facilitar un manejo preciso del autismo y al mismo tiempo reducir el tiempo y los costes asociados con la evaluación y el tratamiento.

"Las imágenes ofrecen la promesa de detectar rápidamente el autismo de manera objetiva – concluye Barnes -. Prevemos una evaluación del autismo que comienza con DT-MRI seguida de una sesión abreviada con un psicólogo para confirmar los resultados y guiar a padres y madres sobre los próximos pasos. Este enfoque podría reducir la carga de trabajo de los psicólogos hasta en un 30%”.

El sistema de IA produce un informe que detalla qué vías neuronales se ven afectadas, el impacto previsto en la funcionalidad del cerebro y un grado de gravedad que puede utilizarse para guiar la intervención terapéutica temprana.