Un grupo de investigadores de la Universidad de Oviedo y de la Asociación de familiares y personas con autismo (ADANSI) ha desarrollado una herramienta innovadora que permite la detección temprana del Trastorno del Espectro Autista (TEA) en bebés desde los nueve meses de vida. Esta metodología, no invasiva y basada en inteligencia artificial, se centra en analizar los movimientos oculares de los pequeños mientras observan vídeos diseñados específicamente para evaluar su interacción social.
El sistema utiliza un dispositivo que registra con precisión tanto la dirección como la duración de cada mirada. Posteriormente, un algoritmo procesa estos datos para identificar posibles indicadores de riesgo de TEA. Según el profesor Martín González Rodríguez, coordinador del HCI Group, esta tecnología representa un avance significativo respecto a los métodos tradicionales, como el test M-CHAT-R, que requieren que el niño tenga al menos 16 meses y se basan en cuestionarios subjetivos.
Una herramienta objetiva y precisa
El profesor González Rodríguez subrayó que “nuestra herramienta utiliza indicadores completamente objetivos, como los patrones de mirada, y permite adelantar la detección a tan solo nueve meses”. Los ensayos realizados hasta ahora han mostrado resultados prometedores, con una precisión de hasta el 87,6% en la identificación de los casos que requieren mayor apoyo (niveles 2 y 3 de TEA).
En caso de que el sistema detecte algún riesgo, los bebés pueden ser derivados a servicios especializados para una evaluación clínica y una intervención temprana, lo cual es crucial para abordar este trastorno de manera efectiva.
Reconocimiento internacional y futuras colaboraciones
La investigación fue presentada en la International Conference on AI in Healthcare, celebrada en Cambridge, y en el Centro de Investigación de Autismo, dirigido por el doctor Sir Simon Baron-Cohen, un referente mundial en este campo. El doctor Baron-Cohen ha mostrado su interés en utilizar el prototipo en el Reino Unido y en colaborar con el equipo asturiano en futuros desarrollos conjuntos.
El estudio completo, titulado Early Objective ASD Screening System Based on Eye-Tracking and Machine Learning, será publicado por Springer Nature en 2026 dentro de la colección Artificial Intelligence in Healthcare. Este avance no solo representa un hito en la detección del TEA, sino que también abre nuevas vías para la investigación y tratamiento del trastorno en la infancia.
