Herramienta de IA para la Detección Temprana del TDAH en Menores
Investigadores de las Universidades de Málaga (UMA) y Alicante (UA) han desarrollado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar el diagnóstico temprano del Trastorno por Déficit de Atención con Hiperactividad (TDAH) en niños. Se estima que este trastorno afecta a alrededor del 5% de la población.
El TDAH es un trastorno del neurodesarrollo que impacta significativamente el funcionamiento ejecutivo. Se manifiesta en niños pequeños con síntomas como falta de atención, hiperactividad e impulsividad descontrolada.
Sin embargo, estos signos visibles suelen ser solo la manifestación superficial de problemas más profundos, como dificultades en la toma de decisiones, planificación, organización, retención de información relevante y regulación de emociones y motivación, según explican las profesoras Rocío Juárez y Rocío Lavigne, de la Facultad de Psicología y Logopedia de la UMA, quienes colideran este proyecto junto a Ignasi Navarro y Juan Ramón Rico, investigadores de la UA.
La evaluación temprana del TDAH es fundamental para un tratamiento efectivo, pero el proceso actual es «extenso y complejo», requiriendo la colaboración de profesionales de diversas disciplinas (neuropediatras, psiquiatras infantiles, psicólogos, psicopedagogos) y la participación activa de familiares, educadores y otros observadores cercanos al niño.
La Importancia de la Detección Precoz
Las investigadoras de la UMA subrayan la dificultad de realizar un diagnóstico completo de TDAH antes de los seis años. Esta limitación motivó la creación de un instrumento que asista a los profesionales en la detección temprana del trastorno.
Los equipos de la UMA y la UA han desarrollado un programa informático que incorpora los parámetros de 694 menores de entre 6 y 12 años diagnosticados con TDAH en España durante la última década.
Al ingresar los datos de nuevos pacientes, el software analiza las variables existentes, identifica patrones comunes y proporciona un posible diagnóstico.
«Nuestro modelo de aprendizaje automático predijo con precisión los diagnósticos de TDAH en el 90% de los casos, y existe el potencial de mejorar aún más este porcentaje ampliando nuestra base de datos», afirman los investigadores en un artículo científico publicado en la ‘National Library of Medicine’.
Rocío Lavigne indica que el objetivo es expandir la muestra a 1.500 o 2.000 individuos en España, e incluso incorporar casos internacionales para extender el proyecto a otros países europeos.
En Proceso de Validación
La herramienta se encuentra actualmente en fase piloto y requiere mejoras «para aumentar su inteligencia y capacidad predictiva».
Además, es necesaria su validación antes de que pueda ser utilizada por profesionales de la salud, la psicología o la educación, un proceso que podría tomar un par de años adicionales.
El equipo ha solicitado una subvención 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 financiar esta segunda fase del proyecto.
Rocío Juárez enfatiza que este software está concebido como «una herramienta de apoyo» en la detección del TDAH, «nunca como un reemplazo de un profesional».
El objetivo final es agilizar el diagnóstico temprano, algo «crucial» en estos casos, ya que «un diagnóstico tardío aumenta el riesgo de comorbilidades», es decir, la aparición de otras afecciones asociadas, advierte la profesora de la UMA.
El TDAH presenta una de las tasas de comorbilidad más elevadas, con un 85% de los diagnosticados presentando dos o más afecciones simultáneamente.
«Una detección temprana permite iniciar el tratamiento psicoeducativo y/o farmacológico, si es necesario, de forma oportuna, minimizando el desajuste y promoviendo el bienestar del menor», concluyen las expertas.
Insights de Evox News: Cómo la IA para Diagnóstico Precoz del TDAH Puede Impactar tu Negocio
Esta innovadora herramienta de IA para el diagnóstico precoz del TDAH tiene el potencial de generar un impacto significativo en varios sectores:
Sector Salud: Las clínicas y hospitales podrían optimizar sus procesos de diagnóstico, reduciendo tiempos y costes. La detección temprana permitiría intervenciones más efectivas, mejorando la calidad de vida de los pacientes y potencialmente reduciendo la carga económica a largo plazo asociada al tratamiento de comorbilidades.
Sector Educativo: Las instituciones educativas podrían identificar de manera más eficiente a los estudiantes con TDAH, permitiendo la implementación de estrategias de apoyo personalizadas y mejorando su rendimiento académico y bienestar emocional.
Sector Farmacéutico: Una mayor precisión y rapidez en el diagnóstico podría impulsar la demanda de tratamientos farmacológicos específicos para el TDAH, beneficiando a las empresas farmacéuticas.
Desarrollo de Software y Tecnología: Esta noticia destaca la creciente importancia de la IA en el sector salud. Las empresas de tecnología y desarrollo de software pueden encontrar oportunidades en la creación de herramientas similares para otras condiciones médicas, impulsando la innovación y la competitividad en el mercado.
* Inversión en I+D: El éxito de este proyecto subraya el valor de la inversión en investigación y desarrollo en áreas de intersección entre la medicina y la tecnología. Las empresas que apuesten por la innovación en este campo podrían obtener ventajas competitivas significativas a largo plazo.
En resumen, la aplicación de la IA al diagnóstico del TDAH no solo representa un avance médico, sino también una oportunidad de negocio y un impulso para la innovación en diversos sectores. Las empresas que sepan adaptarse a esta nueva realidad y aprovechar las oportunidades que ofrece estarán mejor posicionadas para el futuro
