Un reciente estudio del Instituto Karolinska de Suecia ha revelado que la inteligencia artificial (IA) podría convertirse en una herramienta esencial para el diagnóstico temprano del autismo en niños pequeños. La investigación, publicada en la revista JAMA Network Open, demostró que un modelo de IA, denominado "AutMedAI", fue capaz de identificar con un 80% de precisión a los niños que podrían desarrollar trastornos del espectro autista (TEA) antes de los dos años de edad, utilizando información médica fácilmente accesible.

El estudio, dirigido por la profesora asociada Kristiina Tammimies del Departamento de Salud de la Mujer y el Niño del Instituto Karolinska, se centró en analizar datos de una extensa base de datos estadounidense que incluye información sobre aproximadamente 30,000 personas, tanto con TEA como sin el trastorno. Los investigadores desarrollaron cuatro modelos diferentes de IA para detectar patrones en los datos, y AutMedAI resultó ser el más preciso.

“Con una precisión de casi un 80% para niños menores de dos años, esperamos que sea una herramienta valiosa para la atención de la salud”, afirmó Tammimies, subrayando la importancia de esta tecnología para mejorar el diagnóstico temprano y las intervenciones en niños con autismo.

El modelo AutMedAI identificó como factores clave en la predicción del autismo la edad en la que un niño sonríe por primera vez, dice su primera frase corta y la presencia de dificultades alimentarias. Estos parámetros, que pueden obtenerse sin evaluaciones clínicas complejas, demostraron ser fuertes predictores cuando se combinan de manera específica.

Shyam Rajagopalan, investigador principal del estudio y afiliado al Instituto Karolinska, destacó la relevancia de estos hallazgos. “Los resultados del estudio son significativos porque muestran que es posible identificar a los individuos que probablemente tengan autismo a partir de información relativamente limitada y fácilmente disponible”, señaló. Añadió que el diagnóstico temprano es fundamental para implementar terapias efectivas que ayuden a los niños a alcanzar su máximo potencial.

El estudio también mostró que AutMedAI tuvo buenos resultados en la identificación de niños que podrían enfrentar mayores dificultades en la comunicación social, capacidad cognitiva y otros retrasos en el desarrollo. Esta capacidad para predecir los desafíos futuros podría permitir a los profesionales de la salud intervenir de manera más efectiva y temprana.

No obstante, los investigadores advirtieron que, si bien los resultados son prometedores, aún se necesita trabajo adicional antes de que esta herramienta pueda ser implementada en entornos clínicos. El equipo está trabajando en mejorar el modelo, incluida la posible adición de información genética a los parámetros analizados, lo que podría aumentar aún más su precisión.

“Para garantizar que el modelo sea lo suficientemente confiable como para ser implementado en contextos clínicos, se requiere un trabajo riguroso y una validación cuidadosa”, subrayó Tammimies. Aclaró además que la IA no pretende reemplazar las evaluaciones clínicas tradicionales, sino complementarlas, ofreciendo una herramienta adicional para la detección temprana del autismo.

Los hallazgos de este estudio abren nuevas posibilidades para el diagnóstico y tratamiento del autismo, destacando el potencial de la IA para transformar la atención médica. Sin embargo, como subrayaron los investigadores, será crucial continuar validando y perfeccionando estas herramientas antes de su implementación generalizada en la práctica clínica.