Una herramienta de IA podría detectar el riesgo de TDAH en niños años antes de que reciban el diagnóstico habitual
Un estudio publicado en 'Nature Mental Health', sugiere que herramientas con IA podrían estimar el riesgo de que un niño desarrolle TDAH
Los casos "concretos" en los que los médicos usan IA con sus pacientes: "No podemos usarla en todo, ahí se equivocan"
El trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) aparece en la infancia y se asocia a una alteración funcional de la dopamina y la noradrenalina, neurotransmisores implicados en la regulación de la atención sostenida, el control de los impulsos y la toma de decisiones sobre la conducta.
En muchos casos, tal y como explica la jefa del servicio de Psiquiatría del Hospital Universitario Sanitas La Zarzuela, Belinda Manzano Balsera, el trastorno no se detecta durante la infancia, por lo que algunas personas conviven durante años con síntomas sin un diagnóstico.
De hecho, se estima que el 97% de los adultos españoles con TDAH no están diagnosticados, lo que puede traducirse en dificultades en el ámbito laboral, personal o en la gestión de las tareas cotidianas, según datos de la Sociedad Española de Neurología (SEN).
Aplican la IA para estimar quienes podrían desarrollar TDAH
Ahora, un nuevo estudio liderado por Duke Health —el sistema sanitario y de investigación de la Universidad de Duke (EE. UU.)— y publicado en Nature Mental Health, sugiere que herramientas de inteligencia artificial podrían estimar con precisión el riesgo de que un niño desarrolle TDAH años antes de que se realice el diagnóstico clínico habitual.
Para ello, los investigadores analizaron las historias clínicas electrónicas de más de 140.000 niños, tanto con TDAH como sin él, con el objetivo de identificar patrones tempranos. A partir de estos datos, entrenaron un modelo de IA capaz de examinar la información médica desde el nacimiento hasta la primera infancia, detectando combinaciones de eventos del desarrollo, conductuales y clínicos que, en muchos casos, precedían al diagnóstico.
"Tenemos a nuestra disposición una fuente de información increíblemente valiosa en los registros médicos electrónicos", afirmó Elliot Hill, autor principal del estudio y científico de datos del Departamento de Bioestadística y Bioinformática de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duke. "La idea era comprobar si los patrones ocultos en esos datos podían ayudarnos a predecir qué niños podrían ser diagnosticados posteriormente con TDAH, mucho antes de que ese diagnóstico se produzca de forma habitual".
Una herramienta que podría ayudar a los médicos
El modelo mostró una alta precisión a la hora de estimar el riesgo futuro de TDAH en niños a partir de los cinco años. Aunque no se trata de una herramienta diagnóstica, los investigadores señalan que podría ayudar a identificar a aquellos menores que podrían beneficiarse de una atención más personalizada por parte del pediatra o de una derivación temprana a un especialista para su evaluación.
"No es un médico de IA", subrayó Matthew Engelhard, del Departamento de Bioestadística y Bioinformática de Duke y también autor del estudio. "Es una herramienta para ayudar a los médicos a concentrar su tiempo y recursos, de modo que los niños que necesitan ayuda no queden desatendidos ni tengan que esperar años para obtener respuestas".
Los investigadores subrayan que una detección precoz mediante herramientas de cribado podría facilitar diagnósticos más tempranos y, con ello, un acceso anticipado a apoyos, lo que se asocia con mejores resultados académicos, sociales y de salud en los niños con TDAH. No obstante, insisten en que serán necesarios más estudios antes de que este tipo de sistemas pueda implementarse en la práctica clínica.
