Interligencia artificial y Big Data, claves para diagnóstico del autismo

Las innovaciones tecnológicas podrían tener un papel muy importante en el futuro de la salud.

Un estudio 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 el 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.

De acuerdo a una información escrita por Juan Carlos Galindo en el portal digital Muy Interesante, la detección y diagnóstico de TEA hasta ahora presentaba grandes dificultades. 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 sólo 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 y otras tecnologías, 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.

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’ (rejoj tecnológico) 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.

Se necesitan 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; asistentes de voz inteligentes que también podrán ser incluidos dentro de poco en dispositivos que puedan tener conversaciones naturales con los pacientes.

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