Un equipo del Instituto Human-Tech de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado un innovador sistema para la detección temprana del Trastorno del Espectro Autista (TEA), dirigido a niños y niñas de entre 3 y 7 años. Este avance, que combina realidad virtual e inteligencia artificial, promete revolucionar los métodos tradicionales de diagnóstico.
Con una precisión superior al 85%, el nuevo sistema supera las técnicas convencionales que se basan en pruebas psicológicas y entrevistas manuales. Los hallazgos del equipo han sido publicados en la revista Expert Systems with Applications.
Nueva metodología basada en realidad virtual
El estudio realizado por el Instituto Human-Tech analizó los movimientos de los niños mientras realizaban diversas tareas en un entorno virtual. Esto permitió determinar cuál técnica de inteligencia artificial era más eficaz para identificar el TEA. Mariano Alcañiz, director del instituto, destacó que “el uso de la realidad virtual permite crear entornos reconocibles que generan respuestas auténticas, imitando cómo los niños interactúan en su vida cotidiana”.
Este sistema utiliza una proyección en las paredes de una habitación o en pantallas grandes, integrando la imagen del niño mientras realiza múltiples actividades. Una cámara registra sus movimientos para un análisis posterior.
Estandarización y accesibilidad en el diagnóstico
“Nuestro método estandariza la detección del autismo mediante el análisis de biomarcadores relacionados con el comportamiento y la actividad motora”, añadió Alcañiz. La tecnología requerida es más económica y accesible que los métodos tradicionales, lo que podría facilitar su implementación en espacios dedicados a la atención temprana.
Alberto Altozano, investigador involucrado en el desarrollo del modelo de IA, explicó que se compararon técnicas tradicionales con un nuevo enfoque basado en aprendizaje profundo. “Los resultados muestran que este modelo puede identificar el TEA con mayor precisión y eficacia durante múltiples tareas dentro de la experiencia virtual”, afirmó.
Ocho años de investigación colaborativa
A lo largo de ocho años, el equipo ha trabajado junto al centro Red Cenit para perfeccionar esta herramienta diagnóstica. Recientemente, Eleonora Minissi presentó su tesis doctoral validando el sistema mediante estudios con niños autistas, además de comparar la eficacia de diversos biomarcadores observados durante las experiencias virtuales.
Minissi concluyó que, aunque hay un creciente interés por los aspectos sociales y visuales en el TEA, los patrones motores atípicos han sido menos explorados diagnósticamente. “La facilidad para recopilar estos datos y su alta efectividad para detectar autismo hacen que la actividad motora sea un biomarcador prometedor”, destacó.
Perspectivas futuras
Los recientes descubrimientos sugieren que la inteligencia artificial utilizada puede adaptarse para analizar otros movimientos relacionados con el TEA. “Esto abre nuevas oportunidades para investigar la sintomatología motora del autismo”, concluyó Alcañiz.
Referencia:
Alberto Altozano, Maria Eleonora Minissi, Mariano Alcañiz, Javier Marín-Morales, Introducing 3DCNN ResNets for ASD full-body kinematic assessment: A comparison with hand-crafted features, Expert Systems with Applications, Volume 270, 2025, 126295, ISSN 0957-4174, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.126295
Preguntas sobre la noticia
¿Qué es el nuevo sistema de detección temprana del autismo desarrollado por el Instituto Human-Tech?
Es un sistema que utiliza realidad virtual e inteligencia artificial para detectar el Trastorno del Espectro Autista (TEA) en niños y niñas entre 3 y 7 años, logrando una precisión superior al 85% en comparación con métodos tradicionales.
¿Cómo funciona el sistema de detección?
El sistema proyecta un entorno simulado donde se integra la imagen del niño mientras realiza múltiples tareas, capturando sus movimientos con una cámara que analiza su comportamiento.
¿Cuáles son las ventajas de usar realidad virtual en la detección del TEA?
La realidad virtual permite crear entornos reconocibles que generan respuestas más auténticas y realistas, mejorando la calidad de las interacciones en comparación con pruebas de laboratorio tradicionales.
¿Qué tipo de biomarcadores se analizan en este nuevo sistema?
Se analizan biomarcadores relacionados con el comportamiento, la actividad motora y la dirección de la mirada para estandarizar la detección del autismo.
¿Cuál es el impacto esperado de este nuevo método en el diagnóstico del autismo?
Se espera que facilite el acceso al diagnóstico al ser más económico y adaptable a diferentes espacios de atención temprana, mejorando así la detección precoz del TEA.
¿Quiénes han colaborado en el desarrollo de este sistema?
El Instituto Human-Tech de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha trabajado en colaboración con Red Cenit durante los últimos ocho años para perfeccionar esta tecnología.
¿Qué futuro tiene este sistema según los investigadores?
Los investigadores sugieren que la inteligencia artificial utilizada puede adaptarse para analizar otros movimientos relacionados con el TEA, abriendo oportunidades para futuras investigaciones sobre características motoras específicas en niños autistas.
Si (
No(
