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Fuente: Geralt/Pixabay

Un nuevo estudio revisado por pares publicado en npj Digital Medicine, una revista de Nature Portfolio, muestra los resultados de un ensayo clínico en el que un software de aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA) como dispositivo médico (SaMD) ayudó a los proveedores de atención primaria a evaluar si los niños pequeños tiene un trastorno del espectro autista (TEA).

El autismo es un trastorno de todo el cuerpo con comorbilidades comunes que incluyen ansiedad, depresión, trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH), esquizofrenia, trastorno bipolar, trastornos del sueño, trastornos gastrointestinales, problemas de alimentación y convulsiones. El autismo afecta a todos los grupos étnicos, y los niños tienen cuatro veces más probabilidades de ser diagnosticados con autismo que las niñas.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que uno de cada 100 niños en todo el mundo tiene trastornos del espectro autista. Aproximadamente uno de cada 44 niños estadounidenses de ocho años fue identificado con autismo en 2018 según la Red de Monitoreo de Autismo y Discapacidades del Desarrollo (ADDM) de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU.

Este estudio revisado por pares evaluó un software como dispositivo médico llamado Cognoa ASD Diagnosis Aid que aprovecha el aprendizaje automático de IA y consiste en una aplicación móvil para cuidadores y portales para análisis de video y proveedores de atención médica. El profesor asociado de pediatría y ciencia de datos biomédicos de Stanford, Dennis Wall, PhD, fundador científico de Cognoa, creó el algoritmo de aprendizaje automático de IA para clasificar los datos de los exámenes basados ​​en entrevistadores proporcionados por los médicos al proveedor de atención sobre los síntomas del autismo cuando estaba en el Centro de Bioinformática de la Facultad de Medicina de Harvard.

El algoritmo de aprendizaje automático se desarrolló originalmente en el laboratorio del Dr. Wall. La IA se entrenó en la base de datos Autism Speaks’ Autism Genetic Resource Exchange (AGRE) y luego se validó con la misma base de datos junto con datos de la Fundación Simons y el Consorcio de Autismo de Boston. Según un estudio anterior publicado en 2012, el clasificador de IA del Dr. Wall tuvo una precisión del 92 % en la predicción de aquellos que no tenían TEA. La IA se mejoró aún más para incluir una herramienta utilizada por los médicos basada en observaciones de primera mano del niño llamada el Programa de Observación de Diagnóstico de Autismo (ADOS).

La versión de la IA evaluada en este estudio actual se encuentra en su cuarta generación y fue mejorada por la investigación y el desarrollo posteriores. Este estudio evaluó la capacidad del dispositivo habilitado para IA para ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar el trastorno del espectro autista en niños de entre 18 y 72 meses de edad con preocupación de los padres o el proveedor de atención médica por un retraso en el desarrollo. Las predicciones generadas por el dispositivo de aprendizaje automático se compararon con el diagnóstico clínico humano según los criterios del DSM-5 y fueron validadas por uno o más médicos especialistas revisores.

En un estudio de 425 participantes, el algoritmo de aprendizaje automático de IA produjo un diagnóstico en el 32 por ciento de los pacientes de «Positivo para ASD» o «Negativo para ASD». La IA tuvo una precisión predictiva del 98,4 por ciento para los niños con autismo y del 78,9 por ciento para los que no tenían TEA. Para el 68 por ciento de los niños en los que la IA dio resultados «indeterminados», el 91 por ciento tenía una o más afecciones del desarrollo neurológico.

Para contextualizar las clasificaciones «indeterminadas», es útil señalar que una o más condiciones de salud mental a menudo acompañan a las personas con autismo. Según Autism and Health: A Special Report by Autism Speaks, los estudios epidemiológicos estiman que entre el 54 y el 70 por ciento de las personas con autismo tienen al menos una afección de salud mental. Según Autism Speaks, la condición de salud mental más frecuente entre los autistas es el trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH). El informe señala que en varios otros estudios realizados en los últimos diez años, se estima que entre el 30 y el 61 por ciento de las personas con autismo también tienen TDAH, mucho más que el 6 o 7 por ciento de la población general con cifras de TDAH de los CDC. Entre las personas con autismo, se estima que entre el 11 y el 42 por ciento tienen uno o más trastornos de ansiedad, el 7 por ciento de los niños y el 26 por ciento de los adultos tienen depresión, entre el 4 y el 35 por ciento de los adultos tienen esquizofrenia y entre el 6 y el 27 por ciento tienen trastorno bipolar.

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