Un estudio científico publicado en la revista Nature ha concluido que las tecnologías de Big Datavan a suponer un impulso para el diagnóstico de los casos con Trastornos de Espectro Autista (TEA), dado que ayudan a descomponer con detalle las variables de casos que forman una población muy heterogénea y con muchas diferencias entre sí.
Según dicho estudio, el Big Datapermite clasificar muestras amplias y con múltiples parámetros en lugar de grupos más pequeños y homogéneos como se venía haciendo hasta ahora. De esta manera, los psiquiatras e investigadores podrán tener en cuenta todos los factores genéticos, neuronales, cognitivos y de comportamiento para establecer diagnósticos mucho más precisos sobre los potenciales casos de TEA.
La detección y diagnóstico de TEA hasta ahora presentaba grandes dificultades. De hecho, la Confederación de Autismo de España admite que no conoce con seguridad el número de casos que existen en España, aunque en los últimos años ha constatado que los casos detectados y diagnosticados han aumentado, gracias, en parte, a “una mayor precisión de los procedimientos e instrumentos de diagnóstico”. Por este motivo, las tecnologías como el Big Data, la virtualización de datos y la IA, que permitan categorizar y tener en cuenta todas las variables que intervienen en los casos, pueden suponer una enorme ayuda, no solo para el diagnóstico, sino también para la mejora de la calidad de vida de las personas con este trastorno.
Conocimiento a través de los datos
En este sentido, según el analista Ali Rebaie, antropólogo de datos y experto en Inteligencia Artificial, el Big Data y otras tecnologías como la virtualización de datos pueden ayudar a las personas con autismo de las siguientes formas:
- Diagnóstico inteligente y precoz: una detección temprana puede tener un impacto positivo enorme en el desarrollo de los niños. Como prueba el estudio de Nature, estas tecnologías que manejan gran cantidad de datos de múltiples variables pueden ayudar a acelerarlos y precisarlos.
- Predicción con neurociencia e IA: Los datos proporcionados por las imágenes cerebrales que ofrecen las resonancias magnéticas podrían ser introducidos en los algoritmos de aprendizaje automático para poder analizar futuras imágenes y predecir otros casos.
- Análisis del comportamiento en tiempo real: Permitirían un mayor control de las actividades realizadas por los pacientes. Con ayuda de un wearable que monitorice datos de frecuencia cardíaca, niveles de ansiedad, ejercicio o patrones de sueño del individuo, la virtualización de datos permitiría el acceso a esta información para su investigación y análisis en tiempo real. De esta manera, los profesionales podrían tomar mejores decisiones basadas en el análisis del comportamiento de los datos.
- Robots basados en datos: estas máquinas serán capaces de aprender, interpretar y reconocer las señales de comportamiento de un niño con autismo, ayudando a predecir los estados afectivos y los métodos para conectar mejor con ellos.
- Asistentes de voz inteligentes que cuentan con IA: Podrán ser incluidos dentro de poco en dispositivos que puedan tener conversaciones naturales con los pacientes. Esto podría mejorar sobre todo la capacidad de habla de las personas con autismo.
“Todos estos usos nos muestran que la tecnología de la información podría tener un papel muy importante en el futuro de la salud. Un ejemplo de ello es la virtualización de datos, que permite el acceso y tratamiento de éstos de forma unificada, simplificada e integrada en tiempo real. Además, esta tecnología garantiza la seguridad y privacidad de los datos personales, un aspecto crucial teniendo en cuenta la confidencialidad de esta información. Esto podría ayudar mucho en el diagnóstico de casos de TEA a través del Big Data o la interacción con los pacientes gracias a la Inteligencia Artificial. Por todo ello, representaría un importante impulso para el avance de nuestra sociedad.” ha comentado José Andrés García, Vicepresidente de Denodo en España y Latinoamérica, compañía experta en virtualización de datos.
