SOFIA: SOFTWARE GUIADO POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA AYUDAR EN EL PREDIAGNÓSTICO DEL TEA INFANTIL

Resumen

 

El Trastorno del Espectro Autista (TEA) es un trastorno del neurodesarrollo cuyos signos pueden identificarse a partir de los 18 meses. Sin embargo, el diagnóstico precoz es un desafío debido a la falta de profesionales especializados, especialmente en áreas rurales. Este estudio tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil, basada en inteligencia artificial (IA), para ayudar a los profesionales de la salud en el prediagnóstico del TEA en niños de 0 a 2 años en la región del Valle de Ribeira. Se implementó un modelo de red neuronal del tipo MultiLayer Perceptron (MLP) para analizar datos de cribado recogidos mediante el protocolo Q-CHAT-10. La aplicación fue desarrollada con Kotlin para la interfaz, Java con Spring Boot para la API y Python (FastAPI) para la interacción con el modelo de IA utilizando Keras y TensorFlow. La base de datos contó con 1.054 instancias, y el modelo fue entrenado con validación cruzada k-fold de 10 pliegues, obteniendo una precisión superior al 90%. Pruebas adicionales, con 54 nuevas instancias, resultaron en una precisión del 90,7% y una sensibilidad del 92,6%. Se concluye que la aplicación desarrollada tiene el potencial de mejorar el prediagnóstico del TEA, especialmente en regiones de difícil acceso, ampliando así la accesibilidad en el proceso de identificación precoz.