Inteligencia artificial para diagnosticar el autismo mucho antes

Un sistema de inteligencia artificial que analiza resonancias magnéticas especializadas del cerebro diagnosticó con precisión autismo a niños de entre 24 y 48 meses con una tasa de precisión del 98,5%.

Mohamed Khudri, B.Sc., investigador visitante en la Universidad de Louisville en Kentucky, formó parte de un equipo multidisciplinario que desarrolló el sistema de tres etapas para analizar y clasificar la resonancia magnética con tensor de difusión (DT-MRI) del cerebro.

DT-MRI es una técnica especial que detecta cómo viaja el agua a lo largo de los tractos de materia blanca en el cerebro.

“Nuestro algoritmo está entrenado para identificar áreas de desviación para diagnosticar si alguien es autista o neurotípico”, dijo Khudri.

El sistema de IA implica aislar imágenes de tejido cerebral de las exploraciones DT-MRI y extraer marcadores de imágenes que indican el nivel de conectividad entre regiones del cerebro.

Un algoritmo de aprendizaje automático compara los patrones de marcadores en el cerebro de niños con autismo con los de cerebros normalmente desarrollados.

“El autismo es principalmente una enfermedad de conexiones inadecuadas dentro del cerebro“, dijo el coautor Gregory N. Barnes, M.D., Ph.D., profesor de neurología y director del Centro de Autismo Infantil Norton en Louisville.

“DT-MRI captura estas conexiones anormales que conducen a los síntomas que los niños con autismo suelen tener, como comunicación social deteriorada y comportamientos repetitivos“.

Los investigadores aplicaron su metodología a los escáneres cerebrales DT-MRI de 226 niños de entre 24 y 48 meses de edad del Autism Brain Imaging Data Exchange-II.

El conjunto de datos incluyó exploraciones de 126 niños afectados por autismo y 100 niños con desarrollo normal.

La tecnología demostró una sensibilidad del 97%, una especificidad del 98% y una precisión general del 98,5% en la identificación de niños con autismo.

“Nuestro enfoque es un avance novedoso que permite la detección temprana del autismo en bebés menores de dos años“, afirmó Khudri.

“Creemos que la intervención terapéutica antes de los tres años puede conducir a mejores resultados, incluido el potencial de que las personas con autismo logren una mayor independencia y un coeficiente intelectual más alto”.

Según el Informe comunitario sobre el autismo de 2023 de los CDC, menos de la mitad de los niños con trastorno del espectro autista recibieron una evaluación del desarrollo a los tres años de edad, y el 30% de los niños que cumplían con los criterios del trastorno del espectro autista no recibieron un diagnóstico formal a los 8 años. años de edad.

“La idea detrás de la intervención temprana es aprovechar la plasticidad cerebral, o la capacidad del cerebro para normalizar su función con terapia“, dijo el Dr. Barnes.

Los investigadores dijeron que los bebés y niños pequeños con autismo reciben un diagnóstico tardío por varias razones, incluida la falta de ancho de banda en los centros de pruebas.

Khudri dijo que su sistema de inteligencia artificial podría facilitar un manejo preciso del autismo y al mismo tiempo reducir el tiempo y los costos asociados con la evaluación y el tratamiento.

“Las imágenes ofrecen la promesa de detectar rápidamente el autismo de manera objetiva”, dijo el Dr. Barnes.

“Prevemos una evaluación del autismo que comienza con DT-MRI seguida de una sesión abreviada con un psicólogo para confirmar los resultados y guiar a los padres sobre los próximos pasos.

Este enfoque podría reducir la carga de trabajo de los psicólogos hasta en un 30%”.

El sistema de IA produce un informe que detalla qué vías neuronales se ven afectadas, el impacto previsto en la funcionalidad del cerebro y un grado de gravedad que puede utilizarse para guiar la intervención terapéutica temprana.

Fuente: Rexmolon