Para las familias que navegan por las complejidades de posibles trastornos neurodivergentes como el autismo o el TDAH, el camino hacia un diagnóstico puede ser largo y angustioso. En algunos lugares, la espera para ver a un especialista puede extenderse hasta por 18 meses. Pero, ¿y si ese plazo pudiera comprimirse de meses a meros minutos? Gracias a un enfoque innovador de un equipo de investigación de la Universidad de Indiana, ese futuro está más cerca que nunca.
El Desafío del Diagnóstico Tradicional
Actualmente, diagnosticar afecciones como el Trastorno del Espectro Autista (TEA) y el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) es un proceso complejo. Los psiquiatras se basan en una serie de pruebas de observación y encuestas a pacientes para evaluar los síntomas. Debido a que son 'trastornos del espectro', su presentación varía ampliamente de persona a persona, y no existen pruebas biológicas simples que proporcionen una respuesta definitiva. Esta ambigüedad contribuye a largos procesos de diagnóstico y puede retrasar intervenciones tempranas cruciales.
"Los síntomas de los trastornos neurodivergentes son muy heterogéneos", explica Jorge José, distinguido profesor de la Universidad de Indiana que lidera la investigación. Esta variabilidad es precisamente lo que hace que un enfoque basado en datos sea tan prometedor.
Encontrando Pistas en los Micromovimientos
El avance radica en identificar y medir 'biomarcadores de movimiento', patrones sutiles en nuestras acciones físicas que son imperceptibles a simple vista. El equipo de investigación, dirigido por José, ideó una prueba simple pero brillante. Se pidió a los participantes que realizaran una tarea sencilla: extender la mano y tocar un objetivo en la pantalla de una computadora. Mientras lo hacían, sensores de alta definición conectados a sus manos registraron cientos de puntos de datos por segundo, capturando todo, desde la velocidad y la aceleración hasta la rotación.
Utilizando una potente forma de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo, los investigadores analizaron esta gran cantidad de datos. Los resultados fueron asombrosos. La IA pudo distinguir claramente los patrones de movimiento de individuos neurotípicos de aquellos con autismo, TDAH o ambos.
"Estamos adoptando un enfoque de físico para observar el cerebro y analizar el movimiento específicamente", dijo Chaundy McKeever, estudiante de posgrado del equipo. "Hemos descubierto que, típicamente, cuanto más esporádico es su movimiento, más grave es un trastorno."
Una Herramienta para una Atención Más Rápida y Mejor
Este método impulsado por IA tiene el potencial de ofrecer una evaluación preliminar en tan solo 15 minutos. Es importante señalar que los investigadores no ven esto como un reemplazo para los psiquiatras, sino como una nueva y poderosa herramienta en su arsenal.
"Podría ayudar como una herramienta adicional en el conjunto de herramientas del clínico", dijo Khoshrav Doctor, un miembro clave del equipo de investigación. La tecnología podría usarse en entornos como escuelas para clasificar a los estudiantes, identificando rápidamente a aquellos que puedan necesitar una evaluación más completa y dirigiéndolos a la atención mucho antes.
Más allá de la velocidad, la IA ofrece otra ventaja significativa: la evaluación de la gravedad. Al analizar las fluctuaciones en el movimiento, el sistema puede proporcionar una medida cuantitativa de la gravedad de un trastorno. Esto cambia las reglas del juego para el tratamiento.
"Ningún psiquiatra puede decirte actualmente cuán grave es una condición", señala José. Con estos datos, los proveedores de atención médica pueden adaptar mejor los planes de tratamiento, monitorear el progreso y tomar decisiones más informadas sobre el nivel de apoyo que necesita un paciente, haciendo que la atención sea más personalizada, asequible y efectiva.
Puntos Clave
- Reducción Drástica del Tiempo: Un método impulsado por IA puede potencialmente diagnosticar autismo y TDAH en 15 minutos, en comparación con los tiempos de espera actuales de hasta 18 meses.
- Movimiento como Biomarcador: La tecnología analiza micromovimientos sutiles, invisibles al ojo humano, para identificar patrones neurodivergentes.
- Evaluación de la Gravedad: Por primera vez, esta herramienta puede proporcionar una medida cuantitativa de la gravedad de un trastorno, permitiendo un tratamiento más personalizado.
- Un Aliado del Clínico: El sistema está diseñado para apoyar, no reemplazar, a los psiquiatras, ayudando a clasificar a los pacientes y priorizar la atención.
- Camino hacia la Intervención Temprana: Al acelerar el diagnóstico, esta innovación abre la puerta a intervenciones más tempranas y efectivas para los niños.