{"id":36952,"date":"2023-02-09T09:41:49","date_gmt":"2023-02-09T15:41:49","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36952"},"modified":"2025-10-19T23:54:42","modified_gmt":"2025-10-20T05:54:42","slug":"app-movil-basada-en-aprendizaje-profundo-para-la-deteccion-temprana-de-discapacidad-visual-en-ninos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/app-movil-basada-en-aprendizaje-profundo-para-la-deteccion-temprana-de-discapacidad-visual-en-ninos\/","title":{"rendered":"App m\u00f3vil basada en aprendizaje profundo para la detecci\u00f3n temprana de discapacidad visual en ni\u00f1os"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de China, desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo basado en tel\u00e9fonos inteligentes para la detecci\u00f3n temprana de discapacidad visual en ni\u00f1os peque\u00f1os.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Las herramientas de detecci\u00f3n temprana de la discapacidad visual regularmente no pueden aplicarse en beb\u00e9s ni en ni\u00f1os peque\u00f1os, debido a su cooperaci\u00f3n limitada. Los infantes presentan ciertas caracter\u00edsticas para identificar si tienen alguna discapacidad visual, como la apariencia facial y los movimientos oculares. Estas caracter\u00edsticas pueden ayudar en ciertos casos a los profesionales en oftalmolog\u00eda a realizar una detecci\u00f3n temprana.<\/p>

En este sentido, con el objetivo de crear una prueba que cumpla los est\u00e1ndares para la detecci\u00f3n temprana, investigadores desarrollaron un sistema de Salud Digital llamado Apollo Infant Sight (AIS). Esta soluci\u00f3n se basa en una app para tel\u00e9fonos inteligentes, AIS es capaz de identificar a ni\u00f1os con discapacidad con alguno de los 16 trastornos oft\u00e1lmicos registrados, gracias a un an\u00e1lisis del comportamiento de la mirada y rasgos faciales de los ni\u00f1os bajo est\u00edmulos visuales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para modelar el aprendizaje autom\u00e1tico y validarlo, los investigadores recopilaron videos de 3,652 ni\u00f1os de 48 meses o menos. \u201cPara la detecci\u00f3n de discapacidad visual, AIS logr\u00f3 un \u00e1rea bajo la curva operativa del receptor (AUC) de 0,940 en un conjunto de validaci\u00f3n interna y un AUC de 0,843 en un conjunto de validaci\u00f3n externa recopilada en m\u00faltiples cl\u00ednicas de oftalmolog\u00eda en China\u201d, explica el estudio.<\/p>

Adem\u00e1s, los autores realizaron una prueba adicional de AIS para la implementaci\u00f3n de esta herramienta en el hogar, para ello padres y\/o cuidadores no capacitados utilizaron sus tel\u00e9fonos inteligentes para realizar la prueba de detecci\u00f3n. Los resultados fueron superiores a la prueba de validaci\u00f3n externa con un AUC de 0,859.<\/p>

\u201cEste sistema de salud m\u00f3vil tiene el potencial de ser utilizado por profesionales de la salud, padres y cuidadores para identificar a ni\u00f1os peque\u00f1os con discapacidad visual en una amplia gama de trastornos oft\u00e1lmicos\u201d, explicaron los autores.<\/p>

Check the full study at the following link:<\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-022-02180-9<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE <\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-022-02180-9<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores de China, desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo basado en tel\u00e9fonos inteligentes para la detecci\u00f3n temprana de discapacidad visual en ni\u00f1os peque\u00f1os. Las herramientas de detecci\u00f3n temprana de la discapacidad visual regularmente no pueden aplicarse en beb\u00e9s ni en ni\u00f1os peque\u00f1os, debido a su cooperaci\u00f3n limitada. Los infantes presentan ciertas caracter\u00edsticas para identificar si tienen alguna discapacidad visual, como la apariencia facial y los movimientos oculares. Estas caracter\u00edsticas pueden ayudar en ciertos casos a los profesionales en oftalmolog\u00eda a realizar una detecci\u00f3n temprana. En este sentido, con el objetivo de crear una prueba que cumpla los est\u00e1ndares para la detecci\u00f3n temprana, investigadores desarrollaron un sistema de Salud Digital llamado Apollo Infant Sight (AIS). Esta soluci\u00f3n se basa en una app para tel\u00e9fonos inteligentes, AIS es capaz de identificar a ni\u00f1os con discapacidad con alguno de los 16 trastornos oft\u00e1lmicos registrados, gracias a un an\u00e1lisis del comportamiento de la mirada y rasgos faciales de los ni\u00f1os bajo est\u00edmulos visuales. Para modelar el aprendizaje autom\u00e1tico y validarlo, los investigadores recopilaron videos de 3,652 ni\u00f1os de 48 meses o menos. \u201cPara la detecci\u00f3n de discapacidad visual, AIS logr\u00f3 un \u00e1rea bajo la curva operativa del receptor (AUC) de 0,940 en un conjunto de validaci\u00f3n interna y un AUC de 0,843 en un conjunto de validaci\u00f3n externa recopilada en m\u00faltiples cl\u00ednicas de oftalmolog\u00eda en China\u201d, explica el estudio. Adem\u00e1s, los autores realizaron una prueba adicional de AIS para la implementaci\u00f3n de esta herramienta en el hogar, para ello padres y\/o cuidadores no capacitados utilizaron sus tel\u00e9fonos inteligentes para realizar la prueba de detecci\u00f3n. Los resultados fueron superiores a la prueba de validaci\u00f3n externa con un AUC de 0,859. \u201cEste sistema de salud m\u00f3vil tiene el potencial de ser utilizado por profesionales de la salud, padres y cuidadores para identificar a ni\u00f1os peque\u00f1os con discapacidad visual en una amplia gama de trastornos oft\u00e1lmicos\u201d, explicaron los autores. Consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-022-02180-9 BIBLIOGRAF\u00cdA NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-022-02180-9<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":36953,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3395,160],"tags":[145],"class_list":["post-36952","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-apps-moviles-e-internet-de-las-cosas","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36952","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36952"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36952\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36953"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36952"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36952"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36952"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}