{"id":55252,"date":"2025-05-20T08:56:39","date_gmt":"2025-05-20T14:56:39","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=55252"},"modified":"2025-05-20T09:03:48","modified_gmt":"2025-05-20T15:03:48","slug":"vr-y-machine-learning-se-combinan-para-mejorar-el-diagnostico-del-tdah-en-adultos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/vr-y-machine-learning-se-combinan-para-mejorar-el-diagnostico-del-tdah-en-adultos\/","title":{"rendered":"VR y machine learning se combinan para mejorar el diagn\u00f3stico del TDAH en adultos"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo enfoque multimodal logra distinguir con alta precisi\u00f3n a personas con TDAH mediante tareas virtuales y mediciones de comportamiento y atenci\u00f3n.<\/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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Un equipo de investigadores de la Universidad de Bonn ha desarrollado una herramienta basada en realidad virtual (VR, en ingl\u00e9s) y machine learning autom\u00e1tico que puede ayudar a mejorar el diagn\u00f3stico del Trastorno por D\u00e9ficit de Atenci\u00f3n e Hiperactividad (TDAH) en adultos. El estudio, publicado en la revista Translational Psychiatry<\/em><\/a>, demuestra c\u00f3mo la combinaci\u00f3n de m\u00faltiples mediciones biom\u00e9tricas y de comportamiento dentro de un entorno virtual puede diferenciar con precisi\u00f3n a personas con TDAH de aquellas sin el trastorno.<\/p>

El m\u00e9todo propuesto, denominado Virtual Seminar Room (VSR), consiste en una simulaci\u00f3n de un aula virtual donde los participantes realizan tareas de atenci\u00f3n mientras se enfrentan a distracciones visuales y auditivas, replicando situaciones cotidianas. Durante la experiencia, se recolectan simult\u00e1neamente datos de rendimiento en tareas cognitivas, movimientos de cabeza conocidos como actigraf\u00eda, movimientos oculares o eye tracking<\/em>, respuestas el\u00e9ctricas del cerebro a trav\u00e9s de electroencefalograf\u00eda y autoevaluaciones en tiempo real de s\u00edntomas relacionados con el TDAH.<\/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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El an\u00e1lisis se llev\u00f3 a cabo utilizando un modelo de machine learning, conocido como m\u00e1quina de vectores de soporte, entrenado con informaci\u00f3n de 50 personas, 25 con diagn\u00f3stico de TDAH y 25 sin diagn\u00f3stico, y probado en un grupo independiente de 36 personas. El modelo logr\u00f3 una precisi\u00f3n del 81% en la clasificaci\u00f3n correcta de los casos al integrar 11 variables clave provenientes de cuatro dominios: autoevaluaciones moment\u00e1neas, comportamiento visual, rendimiento en la tarea de atenci\u00f3n y movimientos de cabeza. Las se\u00f1ales cerebrales obtenidas mediante EEG no mejoraron la capacidad predictiva y fueron descartadas en la versi\u00f3n final del modelo.<\/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

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Este enfoque multimodal se diferencia de otras estrategias tradicionales porque se basa en entornos de alta validez ecol\u00f3gica, es decir, m\u00e1s representativos de la vida diaria. Adem\u00e1s, permite captar la variabilidad individual de los s\u00edntomas y puede servir como herramienta tanto para el diagn\u00f3stico inicial como para el monitoreo del progreso terap\u00e9utico.<\/p>

Seg\u00fan los autores, este modelo representa un paso importante hacia una evaluaci\u00f3n m\u00e1s precisa y personalizada del TDAH en adultos, superando las limitaciones de las entrevistas cl\u00ednicas tradicionales y las pruebas estandarizadas. Aunque los resultados son prometedores, los investigadores destacan la necesidad de ampliar los estudios a muestras m\u00e1s grandes y diversos grupos cl\u00ednicos para validar la utilidad del enfoque en contextos reales. En particular, se\u00f1alan que eliminar el uso del EEG podr\u00eda simplificar y abaratar el proceso, haciendo de esta herramienta una opci\u00f3n viable en entornos cl\u00ednicos rutinarios.<\/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\/s41398-024-03217-y<\/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":"

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