El aumento de la prevalencia del Trastorno del Espectro Autista (TEA) subraya la necesidad de contar con herramientas de detección temprana. La integración de la inteligencia artificial, como en el sistema Q-CHAT-NAO, es prometedora en la evaluación y terapia de niños con TEA, aliviando la carga del terapeuta y ofreciendo resultados efectivos comparables a los métodos tradicionales. En consecuencia, esto desafía los estigmas sobre la inteligencia artificial en la medicina.
¿Qué es el autismo?
La expresión “autismo” es un término de reciente creación que proviene del prefijo griego αυτος (autos), que significa “uno mismo”, y el sufijo ισμός (ismós). Se utiliza para formar sustantivos abstractos que indican una determinada tendencia. En este contexto, la interpretación adecuada sería “entrar en uno mismo”. Desde una perspectiva clínica, se utiliza para referirse a aquellos individuos que tienden a “aislarse del mundo externo”.
El trastorno del espectro autista (TEA), o autismo, es un trastorno neurológico crónico que afecta la interacción social, la comunicación y la flexibilidad en el razonamiento y el comportamiento. El TEA es una afección compleja con criterios variables, lo que hace que el diagnóstico sea un desafío, ya que no hay dos personas iguales.
La causalidad del autismo se ha estudiado durante más de 30 años. Investigaciones recientes muestran que factores genéticos y ciertos factores ambientales pueden provocar alteraciones cerebrales tempranas. El autismo es un trastorno neuropsiquiátrico altamente genético causado por alteraciones en genes interdependientes ubicados en diferentes partes del genoma.
Estos estudios son cruciales, sobre todo cuando recientemente hemos asistido a un aumento exponencial de los diagnósticos en todo el mundo. Aunque tenemos algunas pistas, a día de hoy no sabemos qué está provocando este aumento.
Según estudios publicados por el Informe Semanal de Morbilidad y Mortalidad (MMWR) de los CDC, se han identificado trastornos del espectro autista en 1 de cada 36 niños de 8 años (2,8%). Los nuevos hallazgos muestran cifras más altas que la estimación anterior de 2018, que indicaba una prevalencia de 1 de cada 44 niños (2,3%). Este aumento de casos diagnosticados aumenta la necesidad de herramientas de cribado y detección temprana para mejorar la calidad de vida de las personas afectadas.
Inteligencia Artificial en la detección TEA
El Q-CHAT-10 es el sistema de detección más utilizado e incluye diez preguntas para los padres o cuidadores de un niño. Q-CHAT-10 es un paso previo a un diagnóstico estandarizado según los criterios del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales. Pero ¿qué pasaría si introdujéramos la Inteligencia Artificial en la ecuación?
Según Félix de la Paz, profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED, NAO es “un robot humanoide del tamaño de un juguete y de agradable apariencia”. Añade que “el atractivo que tiene NAO para niños con Trastornos Mentales Trastorno del Espectro Autista ha quedado demostrado en diferentes estudios, donde la integración de un robot NAO en programas de intervención psicoeducativa se asocia con mejoras en la comunicación, la atención y la interacción social”. La interacción entre humanos y robots, en particular con el robot NAO, tiene un impacto positivo en la evaluación y terapia de niños con TEA.
En el sistema Q-CHAT-NAO las respuestas al examen provienen del comportamiento de los propios niños. El sistema detecta indicadores tempranos de riesgo de trastorno del espectro autista en niños bajo la supervisión de un terapeuta. Los resultados del cribado ayudan a priorizar el diagnóstico y planificar intervenciones psicoeducativas mientras se monitorean las mejoras.
Los resultados se obtienen de las acciones del niño, consideradas como fuente de verdad. Esta automatización libera al terapeuta de ciertas responsabilidades, permitiéndole centrarse más en los detalles. Además, la clasificación Q-CHAT-NAO está respaldada por modelos de aprendizaje automático.
Este sistema de 6 preguntas, desarrollado a través de una investigación multidisciplinar entre Psicología e Informática de la UNED, es tan eficaz como el tradicional cuestionario indirecto de 10 preguntas. Además, la prueba de detección inicial tuvo éxito y validó el marco adecuado para futuras investigaciones.
Reflexiones al respecto
La investigación Q-CHAT-NAO requiere actualmente una gran inversión para alcanzar su máximo potencial. A pesar de las crecientes tasas de diagnósticos de TEA, los estudios han demostrado consistentemente la efectividad de este proyecto, proporcionando un fuerte incentivo para continuar.
La inteligencia artificial y la robótica no son los monstruos de destrucción masiva representados en las películas de ciencia ficción, como demuestra la NAO. Pueden ser de gran ayuda en el campo de la medicina, especialmente a la hora de detectar enfermedades. Numerosos estudios han demostrado la alta eficacia de la inteligencia artificial en este aspecto. Con una base de datos adecuada, son capaces de identificar síntomas de forma más eficaz que un ser humano.
Por lo tanto, nuestro temor a introducir la inteligencia artificial en los campos médicos es completamente infundado y está generado de manera más estereotipada por narrativas sobre cuán negativo podría ser un futuro en el que los robots formen parte de nuestra vida diaria.
Bibliografía:
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UNED. (2021). Un robot humanoide, tan eficaz como los test convencionales para detectar los primeros signos del autismo. https://portal.uned.es/portal/page?_pageid=93,71434240&_dad=portal&_schema=PORTAL
Romero-García, R. (2021). Q-CHAT-NAO: A robotic approach to autism screening in toddlers. Journal of Biomedical Informatics. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S153204642100126X
