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Estudio explora el uso de IA para el diagnóstico de trastorno autista

Estudio prueba nuevo método de diagnóstico para el trastorno del espectro autista basado en imágenes cerebrales y aprendizaje automático.

Detectar el trastorno del espectro autista (TEA) sigue siendo un desafío debido a su complejidad, requiriendo la experiencia de diversos especialistas altamente capacitados. Recientemente, investigadores brasileños propusieron un método cuantitativo de diagnóstico usando datos de imágenes cerebrales de 500 personas (242 diagnosticadas con TEA), aplicando técnicas de aprendizaje automático. En este estudio compararon los cerebros de personas con y sin TEA, desarrollando un algoritmo de aprendizaje automático que logró más del 95% de precisión en la identificación de alteraciones cerebrales asociadas con el TEA.

“Comenzamos a desarrollar nuestra metodología recopilando datos de imágenes de resonancia magnética funcional y electroencefalograma”, explicó Francisco Rodrigues, uno de los autores del estudio. “Comparamos mapas de personas con y sin TEA y descubrimos que el diagnóstico era posible utilizando esta metodología”, agregó.

Este novedoso enfoque utiliza mapas cerebrales que revelan cómo están conectadas las áreas del cerebro. Según la evidencia en el TEA, estas conexiones muestran más segregación y menos conectividad y aunque este método se encuentra aún en desarrollo, podría revolucionar el diagnóstico al permitir que los especialistas usen la información de las imágenes cerebrales para identificar el TEA con alta precisión, incluso en casos leves.

“Antes se sabía poco acerca de las alteraciones que llevan a los síntomas del TEA. Ahora, sin embargo, se sabe que las alteraciones cerebrales en los pacientes con TEA están asociadas con ciertos comportamientos, aunque la investigación anatómica muestra que las alteraciones son difíciles de ver, lo que dificulta el diagnóstico del TEA leve. Nuestro estudio es un paso importante en el desarrollo de nuevas metodologías que pueden ayudarnos a comprender mejor esta neurodivergencia”, mencionó Rodrigues.

Asimismo, esta metodología podría aplicarse a otras condiciones y trastornos cerebrales, como la esquizofrenia y el Alzheimer, ampliando su potencial beneficio. No obstante, se requiere más investigación y colaboración interdisciplinaria para perfeccionar y aplicar este enfoque en la práctica clínica.

Aunque esta metodología está en desarrollo y posiblemente se requieran años para su implementación, su contribución será esencial para que los especialistas comprendan las diferencias cerebrales y brinden mejores diagnósticos.

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