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DOBLE LLAVE – Investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford en California (oeste de EE.UU.) probaron ocho modelos de aprendizaje automatizado para diagnosticar autismo en niños mediante el análisis de videos caseros.
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El resultado, publicado en la revista científica PLOS Medicine, indica que «el uso de vídeos caseros para el diagnóstico tiene el potencial de agilizar el proceso y hacerlo mucho más eficiente», destacó el autor del estudio, Dennis Wall, profesor de Pediatría y Ciencia de Datos Biomédicos de Stanford.
De acuerdo a Wall, cada uno de los modelos contenía un set de algoritmos que incluía de cinco a 12 características de comportamiento de los niños y producía una puntuación general que indicaba si el pequeño tenía el trastorno neurológico.
Para evaluar los modelos, los investigadores solicitaron a familias reclutadas para el estudio que enviaran videos caseros de uno a cinco minutos de duración en los que se mostraran el rostro y las manos de los niños y se captara su interacción social, así como el uso de juguetes, lápices y utensilios.
«Otra ventaja del uso del material audiovisual realizado en el hogar para el diagnóstico es que toman al niño en su ambiente natural a diferencia de la valoración clínica que se realiza en un medio que puede ser rígido o artificial que podrían provocar comportamientos atípicos en los niños», destacó Wall.
Dayana López La Rosa / @dayanalarosa
Con información de EFE y otros medios
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