Un modelo de inteligencia artificial detectaría riesgos de TDAH años antes del diagnóstico
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Millones de niños viven con trastorno por déficit de atención e hiperactividad, el TDAH. Muchos de ellos pasan años sin un diagnóstico. Pierden así la oportunidad de recibir apoyo temprano, algo que puede cambiar los resultados a largo plazo, incluso cuando los primeros signos ya están presentes. Investigadores de Duke Health han publicado un estudio en la revista "Nature Mental Health" en el que demuestran que las herramientas de inteligencia artificial pueden analizar registros médicos electrónicos rutinarios para calcular con precisión el riesgo de que un niño desarrolle TDAH años antes de que se realice un diagnóstico típico.
El sistema revisa patrones en datos médicos cotidianos. La idea es que podría ayudar a identificar a niños que se beneficiarían de una evaluación más temprana y de un seguimiento posterior. Los investigadores analizaron registros médicos electrónicos de más de 140.000 niños, con y sin TDAH. Entrenaron un modelo especializado de inteligencia artificial para que examinara el historial médico desde el nacimiento hasta la primera infancia. El modelo aprendió a reconocer combinaciones de eventos clínicos, de desarrollo y de comportamiento que solían aparecer años antes de que se emitiera un diagnóstico de TDAH.
Elliot Hill, autor principal del estudio y científico de datos en el Departamento de Bioestadística y Bioinformática de la Escuela de Medicina de la Universidad Duke, dijo: "Tenemos una fuente de información increíblemente rica almacenada en los registros médicos electrónicos. La idea era ver si los patrones ocultos en esos datos podían ayudarnos a predecir qué niños podrían ser diagnosticados más tarde con TDAH, mucho antes de que ese diagnóstico ocurra normalmente."
El modelo resultó ser muy preciso al estimar el riesgo futuro de TDAH en niños de cinco años o más. Su rendimiento se mantuvo consistente en distintas características de los pacientes, como el sexo, la raza, la etnia y el tipo de seguro médico. Los investigadores señalan que la herramienta no hace un diagnóstico. Lo que hace es identificar a niños que podrían beneficiarse de una atención más cercana por parte de su pediatra de atención primaria o de una derivación más temprana para una evaluación especializada del TDAH.
Matthew Engelhard, médico y doctor en Filosofía, también del Departamento de Bioestadística y Bioinformática de Duke y autor principal del estudio, explicó: "Esto no es un médico inteligencia artificial. Es una herramienta para ayudar a los clínicos a centrar su tiempo y sus recursos, de modo que los niños que necesitan ayuda no queden desatendidos ni esperen años para obtener respuestas."
Los investigadores destacan que una identificación más temprana para el screening podría llevar a un diagnóstico más precoz y, por lo tanto, a un apoyo más temprano. Eso, a su vez, se relaciona con mejores resultados académicos, sociales y de salud para los niños con TDAH. También subrayan la necesidad de realizar más estudios antes de que herramientas como esta se utilicen en entornos clínicos.
Naomi Davis, doctora en Filosofía, profesora asociada en el Departamento de Psiquiatría y Ciencias de la Conducta y coautora del estudio, dijo: "Los niños con TDAH pueden tener dificultades reales cuando no se comprenden sus necesidades y no se cuentan con los apoyos adecuados. Conectar a las familias con intervenciones oportunas basadas en la evidencia es esencial para ayudarles a alcanzar sus objetivos y para sentar las bases de su éxito futuro."
Hill y Engelhard también han investigado el uso de modelos de inteligencia artificial para predecir riesgos y causas potenciales de enfermedades mentales en adolescentes. Además de Hill, Engelhard y Davis, los autores del estudio incluyen a De Rong Loh, Benjamin A. Goldstein y Geraldine Dawson.
© SomosTV LLC-NC / Photo: © Duke University
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