La detección temprana del autismo en la infancia es fundamental para garantizar que los niños autistas y sus familias tengan acceso a un apoyo conductual temprano.
Los registros de atención médica de los bebés incluyen indicadores de salud (como bajo peso al nacer) e indicadores conductuales (como dificultades para dormir y alimentarse) que a menudo se observan en niños que luego reciben un diagnóstico de autismo.
La investigación apoyada por el Instituto Nacional de Salud Mental (NIMH) de EEUU sugiere que los registros de salud de los niños permitirían, mediante aprendizaje automático, crear modelos predictivos para mejorar la precisión de la detección temprana del autismo.
En este estudio, utilizando los datos de registros de salud de los primeros 30 días de vida, el modelo identificó correctamente alrededor del 46 % de los bebés que luego fueron diagnosticados de autismo, mientras que también identificó correctamente alrededor del 90 % de los bebés que posteriormente no recibieron un diagnóstico de autismo.
Utilizando datos de los primeros 360 días de vida, el modelo identificó correctamente alrededor del 60 % de los niños diagnosticados con autismo (según la clasificación por códigos de diagnóstico) e identificó correctamente alrededor del 82 % de los bebés que no recibieron un diagnóstico.
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NIMH News.
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