Nuevo sistema con IA y realidad virtual revoluciona la detección temprana del autismo

La Universitat Politècnica de València (UPV) ha revolucionado el diagnóstico del Trastorno del Espectro Autista (TEA) con un sistema semiinmersivo que analiza movimientos y mirada mediante inteligencia artificial, superando la eficacia de los métodos tradicionales.

Detectar el autismo en edades tempranas siempre ha dependido de la interpretación subjetiva de tests psicológicos. Ahora, una habitación transformada en entorno virtual permite capturar lo que el ojo humano no ve: microgestos, patrones motores atípicos y desviaciones en la atención visual que delatan el TEA con precisión científica.

El estudio, publicado en Expert Systems with Applications, proyecta escenarios cotidianos —desde un aula hasta un parque infantil— mientras cámaras especializadas registran 146 biomarcadores conductuales. "La VR elimina la artificialidad de los laboratorios. Los niños interactúan con naturalidad, como si jugaran", explica Mariano Alcañiz, director del proyecto.

El avance clave reside en el algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por Alberto Altozano y Javier Marín. A diferencia de los modelos tradicionales de IA, este sistema cruzó datos motores (como la asimetría al caminar o la rigidez en brazos) con indicadores sociales (tiempo de reacción al contacto visual), identificando patrones incluso en tareas no específicamente diseñadas para diagnóstico.

"Un simple cambio en cómo un niño evita pisar las líneas de un suelo virtual puede ser más revelador que un cuestionario de 100 preguntas", destaca Eleonora Minissi, autora de la tesis doctoral que validó el sistema. Sus hallazgos demuestran que los movimientos atípicos —antes considerados secundarios— son biomarcadores tan fiables como los déficits sociales.

El sistema ya se prueba en centros Red Cenit, donde una pantalla gigante y una cámara RGB-D (similar a las de videojuegos) reducen costes. "Imagine diagnosticar TEA durante una sesión de juego, sin que el niño siquiera sea consciente", sugiere Alcañiz. La tecnología también abre puertas para estudiar la sintomatología motora en otras condiciones como el TDAH.

Ocho años de investigación culminan en una herramienta que democratiza el acceso al diagnóstico precoz. Según los cálculos del equipo, este método podría acortar de meses a días el proceso de detección, especialmente crucial entre los 2 y 5 años, cuando la plasticidad cerebral permite intervenciones más efectivas.