Día Mundial del Autismo: Usando machine learning para detectar los TEA

Lima 02 de abril del 2020.- Hoy se conmemora el Día Mundial del Autismo, fecha especial en la que se busca generar conciencia sobre esta condición, para darles a las personas que la viven una mejor calidad de vida y puedan ser integradas en la sociedad. Con el creciente desarrollo de nuevas tecnologías hoy ya es una realidad que procesos de aprendizaje autónomo, como el Machine Learning, puedan brindar soluciones de pre-diagnóstico para niños en temprana edad y así detectar el autismo a tiempo.

En el Perú, son aproximadamente 15 mil 625 personas las que padecen el Trastorno del Espectro Autista (TEA) y de estos, el 90.6% son menores de 11 años, según el MINSA. Muchas veces los TEA pueden ser diagnosticados a muy temprana edad, sin embargo, existe gran cantidad de niños que no reciben un diagnóstico concluyente hasta estar en edades cercanas a la adolescencia, lo que significa que no han recibido la ayuda que necesitan para garantizar un correcto crecimiento. Esto puede significar un desarrollo intelectual deficiente, limitando las medidas que se podrán adoptar para generar un cambio significativo en su condición.

Además, realizar un diagnóstico de los TEA puede ser una tarea difícil debido que no existen pruebas médicas, como un examen de sangre, para detectarlas. Para ello, un médico especialista debe observar el desarrollo del niño a fin de encontrar comportamientos relacionados a este trastorno. Asimismo, esta dificultad hace que dicha condición pueda confundirse con otra y pasar desapercibida por un médico no especialista.

Es en este contexto que se torna aún más importante la detección temprana de este tipo de trastornos que puedan servir para implementar medidas que contribuyan a un desarrollo pleno del niño, permitiéndole integrarse con compañeros de clase, en el ambiente familiar, en los estudios, etc.

Neurometrics, laboratorio especializado en análisis de experiencia del consumidor, ha desarrollado un prototipo de aplicación web que combina la utilización de datos de seguimiento ocular “eyetracking” y algoritmos de Machine Learning para generar un pre-diagnóstico del Trastorno del Espectro Autista (TEA) en infantes de 1 a 6 años. El proyecto, de nombre BRILAB, genera en cuestión de minutos un reporte en línea mediante una prueba estandarizada, con lo cual, los niños que así lo requieran pueden ser derivados a un médico especialista oportunamente.

El reporte generado a partir de BRILAB se compone de una serie de indicadores, basados en los patrones de lectura del niño, que muestran la probabilidad y escala en la que se podría ubicar cada uno en base a un algoritmo de Machine Learning, el cual fue entrenado para tener la capacidad de distinguir entre un niño neurotípico y uno con TEA. 

Tecnología como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning vienen evolucionando a pasos agigantados y transformando todos los sectores, desde el retail hasta la medicina. Son muchos los avances que se han venido dando en la última década y el poder implementar este tipo de herramientas para mejorar la calidad de vida de las personas, en sin duda un gran logro.

Es por ello que creemos que este pre-diagnóstico de los TEA puede ayudar a muchos niños y niñas para que sus familias puedan tomar las medidas adecuadas y, en caso lo requieran, llevar a sus hijos con un médico especialista que pueda diagnosticar y apoyar al infante en su desarrollo, asegurando su óptimo crecimiento

Para mayor información puede acceder a: https://neurometrics.la/brilab/

Mariana Monge
Mariana Monge

Shopper Insights Director