Investigadores del grupo de Comunicación e Interacción Humana de la Universidad de Oviedo, en colaboración con la Asociación de Familiares y Personas con Autismo, han desarrollado una herramienta innovadora y no invasiva para detectar indicadores de riesgo del trastorno del espectro autista (TEA) en bebés a partir de los 9 meses de edad.
Esta tecnología utiliza seguimiento ocular y algoritmos de inteligencia artificial para analizar los movimientos oculares de los bebés mientras observan una serie de vídeos diseñados para evaluar su respuesta social. Los resultados se procesan con un sistema que clasifica el desarrollo típico frente a los niveles 1, 2 y 3 de TEA, logrando una tasa de detección del 87,64% en los casos de mayor necesidad de apoyo.
Según el profesor Martín González Rodríguez, coordinador del grupo The HCI Group, esta herramienta permite detectar el TEA de manera anticipada en comparación con los métodos tradicionales, que suelen requerir una edad mínima de 16 meses y se basan en cuestionarios subjetivos.
La detección temprana del TEA es fundamental para iniciar intervenciones precoces que mejoren la calidad de vida de los niños y sus familias, reduciendo la intensidad de los síntomas y la necesidad de apoyos a largo plazo.
El sistema desarrollado fue presentado en la International Conference on AI in Healthcare en Cambridge, y en el Centro de Investigación de Autismo dirigido por el doctor Sir Simon Baron-Cohen, quien ha manifestado interés en utilizar el prototipo en el Reino Unido y colaborar con el equipo asturiano en futuros desarrollos.
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