Por Alejandra Legarda - Periodista

Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) han demostrado un gran potencial en la detección temprana del trastorno del espectro autista (TEA), permitiendo intervenciones más efectivas. Un modelo notable, llamado "AutMedAI", ha sido entrenado con datos del conjunto SPARK y ha logrado predecir el TEA en niños menores de 24 meses con un 80% de precisión, analizando 28 parámetros de desarrollo y comportamiento.

Estos modelos de IA permiten identificar el TEA antes de que los síntomas sean evidentes, lo que facilita intervenciones tempranas cruciales para mejorar el desarrollo infantil. Sin embargo, los investigadores destacan la importancia de validar estos modelos en entornos clínicos para asegurar su fiabilidad antes de una implementación generalizada. Estos avances podrían transformar el diagnóstico y tratamiento del TEA, ofreciendo herramientas más precisas y accesibles para mejorar la calidad de vida de los niños afectados.

A pesar de estos avances prometedores, los investigadores subrayan la necesidad de validar estos modelos en entornos clínicos antes de su implementación generalizada. Es fundamental asegurar que los modelos sean lo suficientemente fiables como para complementar las evaluaciones clínicas, pero no para reemplazarlas.

En conjunto, estos desarrollos en IA tienen el potencial de transformar la manera en que se detecta y se trata el TEA, proporcionando a los profesionales de la salud herramientas más precisas y accesibles para identificar a los niños en riesgo y ofrecerles las intervenciones necesarias desde una edad temprana. Esto no solo podría mejorar los resultados individuales, sino también reducir el impacto social y económico asociado con el TEA a largo plazo.