Exterior de la Universidad de Valladolid.
11 ago. 2019 15:25H
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Patricia Amado Caballero, investigadora de la Universidad de Valladolid (UVA), ha logrado resultados del 98 por ciento de acierto en la detección en niños de Trastornos de Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) a través de una red neuronal de inteligencia artificial.
El estudio plantea el diagnóstico del menor con una pulsera de actividad que debe de llevar puesta durante 24 horas, periodo suficiente para sacar datos que posteriormente son convertidos a una imagen para su tratamiento.
El proyecto ha logrado un nuevo impulso con el uso de los datos de actividad de los niños dentro de una red neuronal, que a través de inteligencia artificial, determina si el menor está sano, o sufre algún trastorno como el déficit de atención o la hiperactividad.
Mayor precisión
Según ha explicado Amado en declaraciones a EFE, este sistema supone un gran avance, al tratarse de "un diagnóstico objetivo basado en datos", lo que le convierte en "algo más preciso que el actual sistema de detección", que consiste en la realización de preguntas al menor y a sus padres según el Manual de Psicología DSM, que posteriormente son evaluadas por psicólogos, y que tienen un carácter subjetivo ya que se pueden producir casos en los que los interrogados no respondan la verdad ante ellas.
La pulsera de actividad se denomina Actígrafo y recoge la frecuencia de actividad del niño en las diferentes acciones que desarrolla a lo largo del día, y además "también puede identificar cómo está actuando la medicación en el menor", según ha indicado la investigadora recién graduada en Telecomunicaciones por la Universidad.
La principal ventaja de este nuevo método es que que su precio no es muy elevado y evita pruebas como un TAC o una resonancia magnética, que actualmente se realizan a los menores junto con el análisis mediante preguntas por un equipo de psicólogos.
Los siguientes pasos dentro del proyecto serán los de logran diferenciar dentro de los niños que presentan un trastorno, es decir, que el sistema separe entre aquellos con déficit de atención y los que presentan hiperactividad, y lograr altos porcentajes de acierto en esta división.
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