Las evaluaciones conductuales usadas actualmente para el diagnóstico de autismo y TDAH podrían dejar de ser el principal método de los especialistas tras el desarrollo de la IA RetinaMind por parte del estudiante de 17 años Esward Kang, en Estados Unidos.

El joven estaba desarrollando su proyecto de ciencias para su instituto, Bergen County Academies de Nueva Jesey (Estados Unidos). En ese proceso encontró “una investigación de la Universidad de Hon Kong que utilizaba imágenes de la retina para detectar autismo”. Kang consideró “fascinante y poco intuitivo” usar el escaneo de la retina para comprender lo que sucede en el cerebro. Y la investigación lo llevó a indagar de forma obsesiva usando la IA, el aprendizaje automático y las redes neuronales.

 

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Así creó RetinaMind, una tecnología con precisión de 89 %, que “utiliza modelos de aprendizaje profundo para analizar imágenes de la retina y determinar si una persona presenta trastorno del espectro autista (TEA) o trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH), o por el contrario si es neurotópica”.

El estudiante entrenó al modelo para que esta fuera capaz de comparar diferentes predicciones realizadas por distintas IA con el fin de generar un promedio y poder dar un diagnóstico más fiable, usando redes neuronales especializadas en reconocimiento de imágenes.

Su innovadora herramienta incorpora mapas de calor que permiten identificar qué zonas de la retina fueron clave en el diagnóstico. Con este avance, “loró el segundo puesto y un premio de 175.000 dólares en el prestigioso Regeneron Science Talent Search 2026, y se sitúa como una tecnología muy prometedora para la detección del autismo y el TDAH”.

M.Pino

Fuente: eleconomista

(Imagen referencial: Ion Fet en Unsplash)

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