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La Universidad de Alicante desarrolla una herramienta de IA para diagnosticar el trastorno de hiperactividad

Se trata de una investigación conjunta con la Universidad de Málaga

by Nota de Prensa
miércoles, 26-junio-2024
La Universidad de Alicante desarrolla una herramienta de IA para diagnosticar el trastorno de hiperactividad
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Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) han desarrollado junto con la Universidad de Málaga (UMA) una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a diagnosticar de forma precoz el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH). Esta afección, que padece en torno al 5 % de la población, es un trastorno del neurodesarrollo que provoca un deterioro masivo del funcionamiento ejecutivo y que se manifiesta en menores de corta edad. Los síntomas más habituales son el déficit de atención o una hiperactividad e impulsividad descontroladas.

El trabajo ha sido desarrollado por el profesor del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UA Juan Ramón Rico y por el profesor del departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica Ignasi Navarro, de forma conjunta con las profesoras de la UMA Rocío Juárez y Rocío Lavigne. Según explica el equipo de investigadores, el TDAH conlleva problemas a la hora de tomar decisiones, planificar, organizar, retener información importante o dificultades en la regulación de las emociones y la motivación. Una evaluación temprana resulta crucial para el tratamiento eficaz de las personas afectadas, aunque se trata de un proceso largo que requiere de la intervención de profesionales de distintas disciplinas como neuropediatras, psiquiatras infantiles, psicólogos o psicopedagogos; y de la implicación de familiares, profesores y otras personas próximas al menor.

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Dada la dificultad de diagnosticar de forma exhaustiva el TDAH antes de los 6 años de edad, el programa informático creado por los investigadores cuenta con los parámetros de 694 menores, de 6 a 12 años, diagnosticados en la última década en España y supone una herramienta eficaz para ayudar a los expertos a detectar cuanto antes este trastorno. Cuando se introducen los datos de nuevos pacientes, el software analiza las variables ya incorporadas, busca patrones comunes y establece un posible diagnóstico. Aunque, como indican los responsables del trabajo, se trata de una herramienta de apoyo que nunca puede sustituir al criterio final del profesional.

El modelo de aprendizaje automático, que ha resultado exitoso en el 90 por ciento de los casos, persigue aumentar la muestra con hasta 1.500 o 2.000 sujetos en España, e incluso incorporar casos del extranjero para extender el proyecto a otros países europeos.

La herramienta todavía es una prueba piloto que todavía debe ser validada para que pueda ser utilizada por profesionales de la medicina, la psicología o la educación. Por este motivo, el equipo ha optado a la convocatoria de Proyectos de Generación del Conocimiento del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, para llevar a cabo esta segunda fase del proyecto.

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