IA desarrollada en Penn acelera los diagnósticos de autismo

Investigadores de la Universidad de Pensilvania desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial diseñada para acelerar el proceso de evaluación del trastorno del espectro autista (TEA), una condición que históricamente ha requerido largos períodos de espera para obtener un diagnóstico formal.

El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos clínicos y conductuales, con el objetivo de asistir a los profesionales de la salud en la identificación temprana de señales asociadas al autismo. Según los investigadores, la herramienta no reemplaza el criterio médico, sino que funciona como un apoyo para optimizar los tiempos del proceso diagnóstico.

La demora en los diagnósticos de autismo representa un problema significativo para miles de familias, ya que una detección tardía puede limitar el acceso a intervenciones terapéuticas tempranas, que son clave para mejorar los resultados a largo plazo en niños con TEA.

El equipo de la universidad planea continuar perfeccionando el modelo con datos más amplios y diversos, con miras a una posible implementación en entornos clínicos reales. El trabajo se enmarca en una tendencia creciente de aplicar inteligencia artificial a desafíos del diagnóstico en salud mental y del neurodesarrollo.