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Big data, inteligencia artificial y virtualización, para avanzar en el diagnóstico del autismo

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Salud

Un estudio científico publicado en la revista Nature ha concluido que las tecnologías de Big Data van a suponer un impulso para el diagnóstico de los casos con Trastornos de Espectro Autista (TEA). Combinando esta tecnología con soluciones de virtualización e inteligencia artificial, el proceso podría ser aún más ágil.

Según el estudio, Big Data permite clasificar muestras amplias y con múltiples parámetros en lugar de grupos más pequeños y homogéneos como se venía haciendo hasta ahora. De esta manera, los psiquiatras e investigadores podrán tener en cuenta todos los factores genéticos, neuronales, cognitivos y de comportamiento para establecer diagnósticos mucho más precisos sobre los potenciales casos de TEA.

La detección y diagnóstico de enfermos con Transtornos del Espectro Autista hasta ahora presentaba grandes dificultades. De hecho, la Confederación de Autismo de España admite que no conoce con seguridad el número de casos que existen en España, aunque en los últimos años ha constatado que los casos detectados y diagnosticados han aumentado, gracias, en parte, a “una mayor precisión de los procedimientos e instrumentos de diagnóstico”.

Denodo va a allá y dice que, combinando soluciones de big data con otras inteligencia artificial y de virtualización, compañía líder en virtualización de datos, para categorizar y tener en cuenta todas las variables que intervienen en los casos, “pueden suponer una enorme ayuda, no solo para el diagnóstico, sino también para la mejora de la calidad de vida de las personas con este trastorno”.

De la misma opinión es el analista Ali Rebaie, antropólogo de datos y experto en estas tecnologías, pueden ayudar a las personas con autismo de las siguientes formas:

- Diagnóstico inteligente y precoz: una detección temprana puede tener un impacto positivo enorme en el desarrollo de los niños. Como prueba el estudio de Nature, estas tecnologías que manejan gran cantidad de datos de múltiples variables pueden ayudar a acelerarlos y precisarlos.

- Predicción con neurociencia e IA: los datos proporcionados por las imágenes cerebrales que ofrecen las resonancias magnéticas podrían ser introducidos en los algoritmos de aprendizaje automático para poder analizar futuras imágenes y predecir otros casos.

- Análisis del comportamiento en tiempo real: Permitirían un mayor control de las actividades realizadas por los pacientes. Con ayuda de un wearable que monitorice datos de frecuencia cardíaca, niveles de ansiedad, ejercicio o patrones de sueño del individuo, la virtualización de datos permitiría el acceso a esta información para su investigación y análisis en tiempo real. De esta manera, los profesionales podrían tomar mejores decisiones basadas en el análisis del comportamiento de los datos.

- Robots basados en datos: estas máquinas serán capaces de aprender, interpretar y reconocer las señales de comportamiento de un niño con autismo, ayudando a predecir los estados afectivos y los métodos para conectar mejor con ellos.

- Asistentes de voz inteligentes: podrán ser incluidos dentro de poco en dispositivos que puedan  tener conversaciones naturales con los pacientes.