Aplicación para teléfono inteligente prometedora para la detección temprana del autismo
Investigaciones emergentes sugieren que una aplicación que rastrea los movimientos oculares podría determinar, en menos de un minuto, si un niño muestra signos de trastorno del espectro autista (TEA).
El estudio, en coautoría de un estudiante de la Universidad de Buffalo y presentado en la conferencia IEEE Wireless Health en octubre, brinda la esperanza de que la aplicación para teléfonos celulares, tabletas o computadoras conduzca a la detección temprana de TEA y, por lo tanto, a un mejor tratamiento.
Los médicos explican que la detección temprana del autismo puede mejorar drásticamente los beneficios del tratamiento, pero a menudo no se sospecha la discapacidad hasta que el niño ingresa a la escuela.
“El cerebro continúa creciendo y desarrollándose después del nacimiento. Cuanto antes sea el diagnóstico, mejor. Luego, podemos informar a las familias y comenzar terapias que mejorarán los síntomas y los resultados ”, dijo Michelle Hartley-McAndrew, M.D., coautora del estudio.
"Aunque nunca es demasiado tarde para comenzar la terapia, la investigación demuestra que cuanto antes diagnostiquemos, mejores serán nuestros resultados", dijo Kathy Ralabate Doody, Ph.D., profesora asistente en el Departamento de Educación Excepcional de SUNY Buffalo State College y co -autor también.
"Ofrecemos muchas intervenciones educativas para ayudar a los niños con autismo a alcanzar los mismos hitos de desarrollo que alcanzan los niños con un desarrollo típico".
El autor principal es Kun Woo Cho, un estudiante universitario con especialización en ciencias de la computación e ingeniería. Trabajó con su asesor de investigación Wenyao Xu, Ph.D., profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Buffalo.
La aplicación rastrea los movimientos oculares de un niño que mira imágenes de escenas sociales; por ejemplo, aquellos con varias personas. Los movimientos oculares de una persona con TEA suelen ser diferentes a los de una persona sin autismo. En el estudio, la aplicación tuvo una calificación de precisión del 93,96 por ciento.
“Ahora mismo es un prototipo. Tenemos que considerar si se incluyen otras afecciones neurológicas, como ADD, cómo eso afectará el resultado ”, dijo Cho.
El trastorno del espectro autista afecta a una o dos personas de cada 1.000 en todo el mundo. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades informan que aproximadamente uno de cada 68 niños en los EE. UU. Ha sido diagnosticado con TEA.
"La belleza de la aplicación móvil es que los padres pueden usarla en casa para evaluar el riesgo de que un niño tenga TEA", dijo Xu. "Esto puede permitir a las familias buscar terapia antes y mejorar los beneficios del tratamiento", dijo.
El estudio encontró que las fotos de escenas sociales evocan las diferencias más dramáticas en el movimiento de los ojos entre niños con y sin TEA. Los patrones de seguimiento ocular de los niños con TEA que miran las fotos están dispersos, en comparación con un patrón más centrado de niños sin TEA.
“Especulamos que se debe a su falta de capacidad para interpretar y comprender la relación representada en la escena social”, dijo Cho.
El uso de la aplicación demora hasta 54 segundos, lo que la hace menos intrusiva que otras pruebas y valiosa para los niños con períodos de atención cortos, dijo Cho.
El estudio incluyó a 32 niños de dos a diez años de edad. La mitad de los niños habían sido previamente diagnosticados con autismo de acuerdo con los criterios de diagnóstico del DSM-V. La otra mitad no tenía TEA.
La investigación adicional incluirá expandir el estudio a otros 300 a 400 niños, que se trata de la inscripción anual para nuevas evaluaciones en el Centro de Trastornos del Espectro del Autismo de la Fundación del Gremio de Niños en el Hospital de Mujeres y Niños de Buffalo.
Xu calificó la investigación como “altamente interdisciplinaria” debido a la necesidad de tecnología informática, psicología para la selección de estímulos y experiencia médica para la aplicación de la detección del autismo.
"Esta tecnología llena la brecha entre alguien que sufre de autismo hasta el diagnóstico y el tratamiento", dijo Xu.
Fuente: Universidad de Buffalo
