La inteligencia artificial podría detectar el TDAH años antes del diagnóstico habitual

Herramientas de IA analizan historiales médicos para predecir el TDAH

Un equipo de investigadores ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede examinar historiales médicos electrónicos rutinarios para estimar con precisión el riesgo de que un niño desarrolle Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) años antes de que se realice un diagnóstico convencional.

El estudio, publicado en Nature Mental Health, destaca cómo el análisis de datos médicos cotidianos podría ayudar a identificar a los menores que podrían beneficiarse de una evaluación y seguimiento más tempranos. Según los autores, esta aproximación apoyaría la toma de decisiones en atención primaria, aprovechando información ya recopilada durante las visitas médicas habituales.

¿Cómo funciona el modelo de IA?

Los investigadores analizaron historiales médicos de más de 140.000 niños, con y sin TDAH, entrenando un modelo especializado de IA para examinar su historial médico desde el nacimiento hasta la primera infancia. El sistema aprendió a reconocer combinaciones de eventos desarrollistas, conductuales y clínicos que suelen aparecer años antes de que se diagnostique el trastorno.

El modelo demostró una alta precisión en la estimación del riesgo de TDAH en niños mayores de 5 años, con un rendimiento consistente independientemente del sexo, raza, etnia o tipo de seguro médico del paciente. Sin embargo, no realiza un diagnóstico, sino que identifica a los menores que podrían requerir una mayor atención por parte de su pediatra o una derivación temprana a un especialista.

Una herramienta de apoyo para los profesionales

"Esto no es un médico de IA", aclara Matthew Engelhard, coautor del estudio y científico del departamento de Bioestadística e Informática Biomédica de la Universidad de Duke. "Es una herramienta para que los clínicos optimicen su tiempo y recursos, evitando que los niños que necesitan ayuda pasen desapercibidos o esperen años por respuestas".

Los investigadores subrayan que una identificación más temprana podría conducir a un diagnóstico y apoyo precoz, lo que se asocia con mejores resultados académicos, sociales y de salud en los menores con TDAH. No obstante, advierten que se requieren más estudios antes de implementar estas herramientas en entornos clínicos.

La importancia de la intervención temprana

"Los niños con TDAH pueden enfrentar grandes dificultades cuando sus necesidades no son comprendidas y no reciben los apoyos adecuados", señala Naomi Davis, coautora del estudio y profesora asociada en el departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento de Duke. "Conectar a las familias con intervenciones basadas en evidencia de manera oportuna es esencial para que alcancen sus metas y sienten las bases de su futuro éxito".

Investigaciones previas y financiación

Hill y Engelhard han investigado previamente el uso de modelos de IA para predecir riesgos y causas de trastornos mentales en adolescentes. El estudio contó con el apoyo de subvenciones del Instituto Nacional de Salud Mental y del Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales de EE.UU.

"Tenemos una fuente increíblemente rica de información en los historiales médicos electrónicos. La idea era comprobar si los patrones ocultos en esos datos podrían ayudarnos a predecir qué niños podrían ser diagnosticados con TDAH más adelante, mucho antes de que ocurra el diagnóstico habitual".