investigación de la UA y la universidad de málaga

Inteligencia artificial para una diagnosis precoz de la hiperactividad en menores

9/06/2024 - 

ALICANTE (EFE). Investigadores de las universidades de Málaga (UMA) y Alicante (UA) han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar de forma precoz el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH), afección que se calcula que padece el 5 % de la población.

El TDAH es un trastorno del neurodesarrollo que provoca un deterioro masivo del funcionamiento ejecutivo y que se manifiesta en menores de corta edad con síntomas como déficit de atención o una hiperactividad e impulsividad descontroladas.

Sin embargo, esos signos son a menudo "la punta del iceberg" de otros síntomas más complejos, como problemas a la hora de tomar decisiones, planificar, organizar, retener información importante o dificultades en la regulación de las emociones y la motivación, explican a EFE las profesoras de la Facultad de Psicología y Logopedia de la UMA Rocío Juárez y Rocío Lavigne, que han llevado a cabo este trabajo junto a los investigadores de la UA Ignasi Navarro y Juan Ramón Rico.  

Una evaluación temprana del TDAH resulta crucial para el tratamiento eficaz de las personas afectadas, pero se trata de un proceso "largo y complicado" que requiere de la intervención de profesionales de distintas disciplinas, como neuropediatras, psiquiatras infantiles, psicólogos o psicopedagogos, y de la implicación de familiares, profesores y otros "observadores" próximos al menor.

La importancia de la detección precoz

Según las docentes de la UMA, es difícil hacer un diagnóstico exhaustivo de TDAH antes de los seis años de edad: de ahí surge la idea de diseñar un instrumento que pueda ayudar a los expertos a detectar cuanto antes este trastorno.

Los investigadores de la UMA y la UA han creado un programa informático en el que han introducido los parámetros de 694 menores de 6 a 12 años diagnosticados con TDAH en la última década en España.

Cuando se introducen los datos de nuevos pacientes en el software, éste analiza las variables ya incorporadas, busca patrones comunes y establece un posible diagnóstico.

"Nuestro modelo de aprendizaje automático predijo hábilmente los diagnósticos de TDAH en el 90 % de los casos y existe potencial para mejorar aún más ampliando nuestra base de datos", señalan los responsables de la investigación en un artículo científico que publica la 'National Library of Medicine'.

Como comenta Rocío Lavigne, la idea es aumentar esta muestra con hasta 1.500 o 2.000 sujetos en España, e incluso incorporar casos del extranjero para extender el proyecto a otros países europeos.

En proceso de validación

La herramienta es de momento una prueba piloto que ha de ser perfeccionada "para que sea aún más inteligente y prediga mejor". Además, tiene que ser validada antes de que la puedan utilizar profesionales de la medicina, la psicología o la educación, y este es un proceso que puede requerir un par de años más de trabajo.

El equipo ha pedido una ayuda de 28.600 euros al Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, a través de la convocatoria de 2023 de Proyectos de Generación del Conocimiento, para llevar a cabo esta segunda fase del proyecto.

Rocío Juárez deja claro que este software pretende ser "una ayuda" en la detección de los casos de TDAH, "jamás el sustituto de un profesional".

El objetivo último es facilitar un diagnóstico precoz, algo que resulta "fundamental" en estos casos, puesto que "cuanto más se tarde, mayor riesgo hay de que existan comorbilidades", es decir, otras afecciones añadidas, advierte la profesora de la UMA.

De hecho, este es uno de los trastornos con mayor tasa de comorbilidad, ya que en el 85 % de los casos los diagnosticados presentan dos o más afecciones a la vez.

"Cuanto antes se detecte, antes se iniciará el tratamiento psicoeducativo y/o farmacológico, en caso de ser necesario, y se conseguirá que el desajuste sea el mínimo posible y que el menor tenga el mayor bienestar", inciden las expertas.

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