El Instituto Human-Tech, con la colaboración de Red Cenit, ha desarrollado T-Eye, un sistema de detección temprana del autismo, el Trastorno del Espectro Autista (TEA), que utiliza inteligencia artificial y realidad virtual. Asegura una precisión de más del 85% entre niños de entre 3 y 7 años, por lo que mejora los test tradicionales, que suelen basarse en entrevistas psicológicas.
La gran ventaja, según Mariano Alcañiz, director del Instituto Human-Tech —perteneciente a la Universidad Politécnica de Valencia (UPV)—, es que se ha logrado un método «más objetivo y temprano». Tradicionalmente, el diagnóstico del autismo es clínico y se basa en observaciones de conducta y entrevistas a padres, lo cual alguna vez puede tener una cierta subjetividad y a veces también no detecta casos sutiles hasta edades más avanzadas.
«Con este proyecto hemos logrado detectar una alta sensibilidad y especificidad altas en detectar autismo, lo cual permite diagnósticos a edades tan tempranas como los tres o los cuatro años, mucho antes de lo que suele ser habitual en algunos casos, ya que hoy la edad media de diagnóstico del TEA puede ser entre los cinco y seis años o incluso más, muchas veces», recuerda.
Cómo funciona T-Eye
Alcañiz indica que T-Eye consiste, básicamente, en una sesión lúdica en un entorno de realidad virtual, en lo cual utilizan una habitación proyectiva que se llama T-Room, que utiliza tecnología de bajo coste. «El niño no lleva ningún casco de realidad virtual, y ahí proyectamos un parque de juegos virtual, donde interactúa con un avatar infantil y también con un terapeuta virtual», explica.
Es ahí donde se plantean varias actividades atractivas, como por ejemplo, jugar a explotar pompas de jabón, chutar un balón, jugar al escondite, etcétera. «Y mientras el niño interacciona, el sistema recoge varias medidas implícita mediante sensores que no son obstrusivos, es decir, el niño no lleva nada prácticamente encima».
Con este método poco invasivo registran la actividad electrodérmica para detectar el autismo mediante una pequeña pulsera, registrando los movimientos corporales del niño a través de unas cámaras, y también llevan a cabo un seguimiento ocular.
«También hacemos un análisis de la interacción social; es decir, vemos métricas como cuántas veces inicia contacto con el avatar o cuántas veces responde a las invitaciones de juego, etcétera. Todas esas medidas pasan al núcleo central de diagnóstico del sistema, que es un algoritmo de inteligencia artificial. Así, hemos hecho es entrenar un modelo automatizado que ha aprendido a distinguir los patrones característicos del autismo», indica Alcañiz.
Un sistema pionero
El investigador de Human-Tech asegura que, comparando niños que tienen autismo con niños que no lo tienen, el sistema T-Eye es capaz de analizar todos los datos en tiempo real y emite un indicador de probabilidad.
«Por lo tanto, lo que hace es ayudar al clínico a fundamentar un diagnóstico más objetivo. Aquí es importante recalcar que no se busca que la inteligencia artificial diagnostique por sí sola, sino que proporcione una segunda opinión basada en datos objetivos al psicólogo o al neurólogo evaluador», destaca.
Para él, un diagnóstico tan complejo siempre requiere juicio profesional, pero el autismo lo que hace es aportar una evidencia adicional, un biomarcador adicional. Y recuerda: «Hemos evaluado la precisión del sistema y la precisión general del sistema está por encima del 85%, alrededor entre el 85% y el 90%. ¿Cuál es la principal novedad de este sistema? Bueno, pues es el primer sistema a nivel mundial que utiliza realidad virtual e inteligencia artificial para proveer biomarcadores comportamentales objetivos del autismo».
«Y también —apunta— es el primer sistema que ha llegado a un nivel de desarrollo tal que ya está en fase de utilización clínica normal en el centro Red Cenit de Valencia».
