Imagen creada por IA
Un nuevo estudio demuestra que una IA
puede analizar el movimiento de la mano con sensores milimétricos y clasificar
con más del 70 % de precisión si una persona tiene autismo, TDAH o ambos.
Además, permite medir la severidad del trastorno mediante biomarcadores como la
entropía y el Factor de Fano, abriendo la puerta a diagnósticos más rápidos,
objetivos y personalizables.
Publicado por Eugenio M. Fernández Aguilar. Físico, escritor y divulgador científico. Director de Muy Interesante Digital. Creado: 21.07.2025 | 13:27
Hay familias que pasan meses, incluso más
de un año, esperando un diagnóstico para sus hijos con sospecha de autismo o
TDAH. La incertidumbre, la ansiedad y el acceso limitado a profesionales
especializados complican aún más un proceso que ya es emocionalmente
desafiante. En este contexto, cualquier avance que agilice el diagnóstico sin
perder precisión representa no solo un progreso técnico, sino también un alivio
potencial para miles de personas.
Un equipo interdisciplinar liderado por
científicos de la Universidad de Indiana ha desarrollado una herramienta basada
en inteligencia artificial capaz de detectar trastornos del neurodesarrollo en
apenas 15 minutos. Publicado en la revista Scientific Reports, el estudio
combina sensores de movimiento y algoritmos de aprendizaje profundo para
clasificar a los participantes como neurotípicos, TEA, TDAH o ambos. Además,
ofrece una estimación objetiva de la gravedad del trastorno, algo que
actualmente no puede determinarse con métodos clínicos tradicionales.
Movimiento y diagnóstico: una pista en
los pequeños gestos
El punto de partida del estudio es
sorprendente: analizar los micromovimientos que realizamos al mover la mano
hacia una pantalla. El protocolo de prueba consiste en pedir a los
participantes que toquen un objetivo que aparece aleatoriamente en un monitor
táctil, mientras llevan un sensor de alta definición adherido a la mano. Esta
tarea simple permite capturar datos cinemáticos de forma extremadamente
precisa, registrando aceleración, rotación y dirección del movimiento en
milisegundos.
Según los autores del estudio, estas
variaciones contienen información crucial sobre el funcionamiento neurológico.
Tal como explican en el artículo, “los movimientos contienen información
cognitiva oculta sobre los participantes cuando se observan a escala de
milisegundos”. La hipótesis se basa en estudios previos que muestran cómo las
personas con autismo o TDAH presentan patrones de movimiento diferentes,
incluso en tareas sencillas.
En investigaciones anteriores, el mismo
grupo ya había detectado que los pacientes con autismo muestran una mayor
aleatoriedad en sus movimientos, y ahora han confirmado que esta característica
se mantiene y puede medirse cuantitativamente.
Inteligencia artificial que aprende de
cómo nos movemos
Para aprovechar esa información, los
científicos entrenaron una red neuronal basada en una técnica llamada Long
Short-Term Memory (LSTM), especializada en procesar secuencias temporales. El
algoritmo recibió como entrada datos crudos de 6.432 trayectorias distintas
realizadas por 92 participantes. De cada ensayo se extrajo una secuencia de
solo 40 muestras, lo suficiente para captar señales relevantes sin sobrecargar
al sistema.
Los resultados fueron prometedores. La
precisión de diagnóstico alcanzó el 71,48% al clasificar correctamente a los
participantes en una de las cuatro categorías clínicas (autismo, TDAH, ambos o
desarrollo neurotípico). El área bajo la curva (AUC), una medida habitual en
clasificación médica, fue especialmente alta para el grupo neurotípico (0,93),
seguida de autismo (0,87), TDAH (0,83) y autismo combinado con TDAH (0,86) .
Una de las claves fue combinar diferentes
señales cinemáticas: la aceleración lineal, la velocidad angular y los ángulos
de rotación (roll, pitch y yaw). Cuantas más variables se incluían, mayor era
la precisión del sistema, lo que indica que estas dimensiones del movimiento
aportan información complementaria sobre el estado neurológico.
Medir la severidad del trastorno con
biometría
Además del diagnóstico, el equipo quiso
abordar otra cuestión fundamental: ¿es posible cuantificar cuán severo es un
caso de autismo o TDAH?. Actualmente, los clínicos solo pueden basarse en
observación y cuestionarios, pero no existen biomarcadores objetivos y
cuantificables. Aquí entra en juego la segunda parte del estudio: el análisis
de las fluctuaciones aleatorias del movimiento.
Mediante el uso de técnicas estadísticas,
los investigadores calcularon dos indicadores clave: el Factor de Fano, que
mide la variabilidad en una distribución, y la entropía de Shannon, que estima
la complejidad del patrón de movimiento. Según el paper, “los biomarcadores
permiten una subclasificación cuantitativa de los trastornos del
neurodesarrollo según su gravedad” .
El patrón fue claro: a mayor entropía y
menor Fano, mayor severidad del trastorno. Los participantes con diagnóstico
leve mostraban trayectorias más predecibles, mientras que los de mayor
afectación presentaban un comportamiento más errático. Esta herramienta podría,
en el futuro, servir para hacer seguimientos individualizados del progreso de
cada persona y ajustar los tratamientos con más precisión.
Aplicaciones clínicas y escolares
Una de las ventajas más destacadas del
sistema es su velocidad. Toda la prueba se realiza en aproximadamente 15
minutos, lo que permitiría usarla como herramienta de cribado en contextos
escolares o clínicas con alta demanda. Como apunta Khoshrav Doctor, coautor del
estudio, este método no pretende reemplazar al psiquiatra, sino actuar como una
herramienta adicional en su repertorio clínico.
También destaca su flexibilidad. El
sistema funciona con sensores Bluetooth de alta definición, similares a los que
ya existen en muchos dispositivos portátiles. Esto abre la puerta a futuras
versiones adaptadas a relojes inteligentes o tablets educativas, sin necesidad
de equipos costosos ni entornos clínicos complejos.
El neurocientífico José Ramón Alonso lo
resume así: "Los diagnósticos se basan en la observación del
comportamiento y eso hace que requieran tiempo, profesionales muy bien
entrenados y una buena disposición a colaborar, algo que no siempre es fácil con
un niño. Esas dificultades llevan a que haya más variabilidad de la deseable y
a que pueda haber falsos positivos y falsos negativos. Necesitamos herramientas
rápidas, fiables y flexibles y la IA es parte de ese futuro".
Un paso hacia el futuro del diagnóstico
personalizado
El equipo también exploró la posibilidad
de usar esta tecnología no solo para detectar, sino también para monitorizar la
evolución de los pacientes. Al registrar datos cinemáticos a lo largo del
tiempo, se podría comprobar si un tratamiento está teniendo efecto o si es
necesario ajustarlo. De nuevo, la idea es aportar herramientas cuantitativas y
objetivas que complementen la evaluación clínica.
"Los diagnósticos se basan en la
observación del comportamiento y eso hace que requieran tiempo, profesionales
muy bien entrenados y una buena disposición a colaborar, algo que no siempre es
fácil con un niño"
José Ramón Alonso
En este sentido, el doctor Alonso añade:
"El uso de biomarcadores cuantitativos y biometría nos debería permitir no
solo un mejor diagnóstico sino también el seguimiento de la evolución de cada
persona, lo que incluye valorar la eficacia de las terapias y
tratamientos".
Como toda innovación, esta propuesta
necesita aún ser validada en muestras más amplias y diversas. No obstante, los
resultados actuales ofrecen una prueba de concepto robusta que podría
revolucionar la forma en que se diagnostican los trastornos del neurodesarrollo,
especialmente en edades tempranas. El uso combinado de sensores de movimiento y
redes neuronales no solo permite ver lo que el ojo clínico no alcanza, sino
hacerlo de forma rápida, estandarizada y reproducible.
Referencias
Khoshrav P.
Doctor, Chaundy McKeever, Di Wu, Aditya Phadnis, Martin H. Plawecki, John I.
Nurnberger Jr. y Jorge V. José. Deep learning diagnosis plus kinematic severity
assessments of neurodivergent disorders. Scientific
Reports (2025). DOI: 10.1038/s41598-025-04294-9.
FUENTE:
https://www.muyinteresante.com/ia/ia-diagnostico-autismo-tdah-15-minutos.html