Datos e inteligencia artificial, claves para avanzar en el diagnóstico del autismo

Un estudio científico publicado en la revista Nature concluye que las tecnologías de big data e inteligencia artificial (IA) van a suponer un impulso para el diagnóstico de los casos con trastornos de espectro autista (TEA), dado que ayudan a descomponer con detalle las variables de casos que forman una población muy heterogénea y con muchas diferencias entre sí.

Según dicho estudio, el big data permite clasificar muestras amplias y con múltiples parámetros en lugar de grupos más pequeños y homogéneos como se venía haciendo hasta ahora. De esta manera, los psiquiatras e investigadores podrán tener en cuenta todos los factores genéticos, neuronales, cognitivos y de comportamiento para establecer diagnósticos mucho más precisos sobre los potenciales casos de TEA. 

No se conoce con exactitud el número de casos

La detección y diagnóstico de TEA hasta ahora presentaba grandes dificultades. De hecho, la Confederación de Autismo de España admite que no conoce con seguridad el número de casos que existen en nuestro país, aunque en los últimos años ha constatado que los casos detectados y diagnosticados han aumentado, gracias, en parte, a “una mayor precisión de los procedimientos e instrumentos de diagnóstico”. Por este motivo, las tecnologías como el big data, la virtualización de datos y la inteligencia artificial, que permitan categorizar y tener en cuenta todas las variables que intervienen en los casos, pueden suponer una enorme ayuda, no solo para el diagnóstico, sino también para la mejora de la calidad de vida de las personas con este trastorno.  

Ali Rebaie, antropólogo de datos y experto en inteligencia artificial, big data y otras tecnologías como la virtualización de datos, señala algunas formas en las que estas tecnologías pueden ayudar a las personas con autismo. Como por ejemplo el diagnóstico inteligente y precoz, que puede tener un impacto positivo enorme en el desarrollo de los niños. Así lo cuenta el estudio de Nature, que alude a que estas tecnologías que manejan gran cantidad de datos de múltiples variables pueden ayudar a acelerar y precisar los diagnósticos.

También habla Rebaie de la predicción con neurociencia e IA, ya que los datos proporcionados por las imágenes cerebrales que ofrecen las resonancias magnéticas podrían ser introducidos en los algoritmos de aprendizaje automático para poder analizar futuras imágenes y predecir otros casos; o del análisis del comportamiento en tiempo real, que permitirían un mayor control de las actividades realizadas por los pacientes. Con ayuda de un wearable que monitorice datos de frecuencia cardíaca, niveles de ansiedad, ejercicio o patrones de sueño del individuo, la virtualización de datos permitiría el acceso a esta información para su investigación y análisis en tiempo real. De esta manera, los profesionales podrían tomar mejores decisiones basadas en el análisis del comportamiento de los datos.

Robots basados en datos, o máquinas que sean capaces de aprender, interpretar y reconocer las señales de comportamiento de un niño con autismo, ayudando a predecir los estados afectivos y los métodos para conectar mejor con ellos; y asistentes de voz inteligentes que cuentan con inteligencia artificial, que también podrán ser incluidos dentro de poco en dispositivos que puedan tener conversaciones naturales con los pacientes para mejorar sobre todo la capacidad de habla de las personas con autismo, son otras de las opciones que remarca el experto antropólogo.

Todos estos usos muestran como las innovaciones tecnológicas mencionadas podrían tener un papel muy importante en el futuro de la salud. Un ejemplo de ello, dice la empresa gallega Denodo, es la virtualización de datos, que permite el acceso y tratamiento de éstos de forma unificada, simplificada e integrada en tiempo real. “Y además con la garantía de la seguridad y privacidad de los datos personales, un aspecto crucial teniendo en cuenta la confidencialidad de esta información”.