La herramienta con inteligencia artificial creada en Asturias que rastrea la mirada de bebés en busca de signos de autismo
El nuevo sistema, desarrollado por integrantes del grupo de investigación en Comunicación e Interacción Humana de la Universidad de Oviedo, permite detectar de manera objetiva los indicadores de riesgo de TEA en bebés a partir de 9 meses, mucho antes que los métodos tradicionales
N. V.
Miércoles, 15 de octubre 2025, 11:02
El trastorno del espectro del autismo (TEA) es una condición del neurodesarrollo que habitualmente se diagnostica alrededor de los dos o tres años, pero la detección en una fase mucho más temprana puede transformar por completo el pronóstico: identificar señales en los primeros meses permitiría aplicar intervenciones precoces dirigidas a potenciar la comunicación, la adaptación social y las capacidades cognitivas del niño, reduciendo dificultades a largo plazo. Los avances tecnológicos están impulsando ese cambio, y una herramienta de inteligencia artificial desarrollada en Asturias ha demostrado la capacidad de detectar el riesgo de autismo analizando la mirada cuando el bebé tiene apenas nueve meses, lo que abre la puerta a cribados más accesibles y a estrategias de apoyo iniciadas antes de que aparezcan los síntomas plenamente manifiestos.
Integrantes del grupo de investigación en Comunicación e Interacción Humana de la Universidad de Oviedo (The HCI Group, perteneciente al Computational Reflection Research Group) y de la Asociación de familiares y de personas con autismo (ADANSI) han desarrollado este sistema innovador y no invasivo que podría cambiar el diagnóstico y pronóstico del Trastorno del Espectro Autista (TEA). A través del seguimiento ocular y de la inteligencia artificial permite detectar de manera objetiva los indicadores de riesgo de TEA en bebés a partir de 9 meses, «mucho antes que los métodos tradicionales», explican.
Con la tecnología desarrollada, los bebés ven una serie de vídeos diseñados para evaluar la interacción social y los patrones de su mirada. Mientras observan, un dispositivo de seguimiento registra con precisión cada movimiento de sus ojos. Esa información se procesa, después, a través de un algoritmo basado en inteligencia artificial que determina los riesgos de TEA con alta precisión.
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La detección temprana resulta crucial para el abordaje del Trastorno del Espectro Autista, ya que permite iniciar las intervenciones antes y mejorar la calidad de vida de los menores con TEA y sus familias, reduciendo la intensidad de los síntomas, los costes y la necesidad de apoyo a largo plazo. «Los métodos de detección más utilizados en la actualidad, como el M-CHAT-R, requieren de un mínimo de 16 meses de edad y se basan en medidas subjetivas como cuestionarios a sus progenitores, lo que puede introducir sesgos. La tecnología desarrollada se basa, sin embargo, en indicadores totalmente objetivos como los patrones de mirada y permite adelantar la detección a tan solo 9 meses de edad», explica el profesor Martín González Rodríguez, coordinador de The HCI Group.
El sistema permite una clasificación de desarrollo típico frente a los niveles 1, 2 y 3 de TEA. Las pruebas han mostrado resultados muy esperanzadores, con una capacidad de detección de hasta el 87,64 % en los casos de TEA con mayor necesidad de apoyo (niveles 2 y 3). «Si un bebé muestra indicadores de riesgo, se le deberá remitir de inmediato a un servicio de evaluación especializada para una confirmación clínica e iniciar un programa de intervención preventiva lo antes posible», explica.
El sistema fue presentado en la International Conference on AI in Healthcare, que tuvo lugar el pasado mes de septiembre en Cambridge, así como en el Centro de Investigación de Autismo que dirige el doctor Sir Simon Baron‐Cohen, referencia mundial en este ámbito y creador en 1992 del CHAT, primer instrumento de cribado de autismo, quien ha planteado la posibilidad de usar el prototipo creado por los investigadores asturianos en el Reino Unido, así como emprender un desarrollo común de sistemas de detección temprana del autismo por parte de ambos equipos.
