Unos científicos han desarrollado un nuevo sistema de detección temprana del Trastorno del Espectro Autista (TEA) en niños y niñas entre 3 y 7 años. El sistema, que emplea realidad virtual y se vale de inteligencia artificial, ha conseguido una precisión de más del 85%, superando así los métodos tradicionales de detección del autismo en los primeros años de la infancia, basados habitualmente en un test psicológico y en entrevistas que se realizan de forma manual.
Este avance es obra de un equipo del Instituto Human-Tech de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), en colaboración con Red Cenit.
En su estudio, el equipo del Instituto Human-Tech analizó los movimientos de los niños durante la ejecución de múltiples tareas en realidad virtual para determinar qué técnica de inteligencia artificial es más apropiada para identificar el TEA.
“El uso de la realidad virtual permite utilizar entornos reconocibles que generan respuestas realistas y auténticas, imitando la forma en que los niños interactúan en su día a día. Esto supone una mejora significativa respecto a las pruebas de laboratorio, en las que las respuestas suelen ser artificiales. Con la realidad virtual, podemos estudiar reacciones más genuinas y comprender mejor la sintomatología del autismo”, señala Mariano Alcañiz, director del Instituto Human-Tech de la UPV
El sistema virtual consiste en la proyección, sobre las paredes de una habitación o en una pantalla de gran formato, de un entorno simulado en el que se integra la imagen del propio niño o niña mientras desempeña múltiples tareas, captadas por una cámara que analiza sus movimientos.
“Este método estandariza la detección del autismo a través del análisis de biomarcadores relacionados con el comportamiento, la actividad motora y la dirección de la mirada. Nuestro sistema solo requiere de una pantalla grande y de un tipo de cámara que ya se comercializa en el mercado y resulta más económico que el método de evaluación por test habitual. Sin duda, facilitaría el acceso al diagnóstico ya que se podría incluir en cualquier espacio de atención temprana”, destaca Mariano Alcañiz
Nuevo modelo de inteligencia artificial
Por otro lado, según explica el investigador Alberto Altozano, quien desarrolló el modelo de inteligencia artificial junto al profesor Javier Marín, aprovechando la experiencia adquirida en el análisis de datos motores, el equipo de la UPV comparó las técnicas de inteligencia artificial tradicionales con un innovador modelo de aprendizaje profundo.
“Los resultados revelan que el nuevo modelo propuesto es capaz de identificar el TEA con mayor precisión y en un mayor número de tareas dentro de la experiencia de realidad virtual”, apunta Altozano. Una vez procesados automáticamente los movimientos del menor durante la experiencia virtual, el sistema establece un diagnóstico que, según los responsables del estudio, mejora tanto la precisión como la eficiencia de las técnicas convencionales.
Durante los últimos ocho años, el equipo del Instituto Human-Tech de la UPV ha trabajado en perfeccionar la detección temprana del TEA, colaborando con el centro de desarrollo cognitivo Red Cenit, y desarrollando y validando el sistema semiinmersivo.
En este marco, la investigadora Eleonora Minissi presentó recientemente su tesis doctoral, en la que no solo se validó el sistema de realidad virtual mediante estudios con niños y niñas autistas, sino que también se comparó la eficacia de los diversos biomarcadores medidos durante la experiencia virtual. Su investigación destaca que, pese al creciente interés por la atención social-visual en el TEA, los patrones motores atípicos han recibido menos atención diagnóstica. La investigadora concluye que la “facilidad para recabar estos datos y su elevada eficacia para la detección del autismo hacen de la actividad motora un prometedor biomarcador”.
Además, los últimos resultados del trabajo del equipo del Instituto Human-Tech sugieren que la nueva inteligencia artificial utilizada se puede adaptar y entrenar para analizar los movimientos de los pacientes de TEA en otras tareas. “Esto abre puertas a futuras exploraciones de la sintomatología motora del autismo como estudiar cuáles son las características motoras de los niños autistas al caminar o al conversar”, añade Mariano Alcañiz.
El estudio se titula “Introducing 3DCNN ResNets for ASD full-body kinematic assessment: A comparison with hand-crafted features”. Y se ha publicado en la revista académica Expert Systems with Applications. Fuente: Universitat Politècnica de València / noticiasdelaciencia.com