Diagnóstico del autismo mediante inteligencia artificial

Por Jesus Gutierrez @saludymedicina
 
El diagnóstico de TEA es un desafío abrumador debido a su complejidad y la falta de marcadores bioquímicos. Investigadores brasileños proponen un método de diagnóstico cuantitativo utilizando técnicas de aprendizaje automático basadas en datos de imágenes cerebrales.

El método propuesto considera la organización de la red cerebral, a diferencia de estudios previos que se enfocan en parámetros estadísticos únicos. Los mapas cerebrales o redes corticales muestran cómo se conectan las regiones del cerebro, lo que está relacionado con los cambios en el comportamiento.

Los pacientes con TEA muestran alteraciones en ciertas regiones del cerebro asociadas con procesos cognitivos, emocionales, de aprendizaje y de memoria. Las redes corticales de pacientes con TEA exhiben más segregación, menos distribución de información y menos conectividad en comparación con los controles. 

Este método propuesto puede contribuir a comprender las diferencias cerebrales y ayudar a los especialistas en casos de incertidumbre diagnóstica. El mapeo cerebral también puede ser útil para diagnosticar otras afecciones, como la esquizofrenia y la enfermedad de Alzheimer.

Una mejor comprensión de las alteraciones cerebrales puede conducir a un tratamiento más humano y eficiente con implementacion políticas públicas eficaces. El método de diagnóstico aún está en desarrollo y llevará años implementarlo.

La investigación interdisciplinaria involucró a físicos, estadísticos, médicos y neurocientíficos de varios países y fue publicada en la revista Scientific Reports.