Estadísticas e inteligencia artificial para adelantar el diagnóstico de la dislexia

Estadísticas e inteligencia artificial para adelantar el diagnóstico de la dislexia

Coincidiendo con las celebraciones este viernes del Día Mundial de la Dislexia, un trastorno específico de la lectura que, según la Organización Mundial de la Salud (OMS), afecta a un 10 por ciento de la población española, la Universidad de Málaga ha informado de sus avances en la búsqueda de un modelo de diagnóstico precoz.

En concreto, investigadores de la Escuela de Telecomunicación de la Universidad de Málaga están usando técnicas de procesamiento estadístico de la señal y de inteligencia artificial para construir modelos de dislexia, de forma de su diagnóstico pase de los 7 a los 4 años, y avanzar en el conocimiento del origen biológico del trastorno, por ahora desconocido.

“Lo que pretendemos es poder diagnosticar la dislexia antes de que los niños hayan desarrollado las habilidades para la lectura, ya que es en ese momento cuando se puede intervenir”, explica el profesor del Departamento de Ingeniería de Comunicaciones Andrés Ortiz, quien propone el uso de técnicas más específicas. “Quizás la solución es utilizar métodos individualizados de intervención, que permitan enseñar a leer de forma personalizada”. 

Un nuevo proyecto reconocido en la convocatoria 2018 del Plan Nacional, del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, que se suma a un estudio anterior, también procedente de estos fondos de investigación, a través del cual se ha llevado a cabo una primera fase de recogida de datos para la detección de la dificultad en el aprendizaje, siendo la dislexia el trastorno más frecuente.

Se trata de un estudio desarrollado junto al grupo ‘Leeduca’ de la Facultad de Psicología y Logopedia y el Laboratorio en Neurociencia Computacional y  Educación (CINEMA), en el que el grupo ‘BioSiP’ -de procesamiento de señales biomédicas, sistemas inteligentes y seguridad en las comunicaciones- ha diseñado la plataforma web que permite la  automatización de esta primera etapa de realización de tests conductuales y procesamiento de datos.

“A través de esta plataforma medimos diferentes variables, como el tiempo de respuesta de cada usuario, para, finalmente, gracias a los motores de inteligencia artificial con los que trabajamos, realizar una predicción”, señala el profesor Jorge Munilla, otro de los impulsores de esta investigación. 

Hasta el momento ya se han evaluado unos 3.500 niños en la provincia de Málaga, Cádiz y Valencia, gracias a un acuerdo con la Junta de Andalucía, una muestra que, según destacan los expertos, puede considerarse la más grande de Europa en relación a esta línea de estudio y que, actualmente, se está extendiendo a Argentina.

Respuesta neurológica

Tras este primer proyecto de investigación, en esta nueva etapa los investigadores cuentan con otros 4 años para, una vez detectados y reconocidos los riesgos, llevar a cabo un estudio más detallado y personalizado directamente con niños. 

“Utilizamos datos neurofisiológicos recogidos durante el proyecto anterior de niños normolectores, algunos, incluso por encima de la media en habilidad lectora, y de otros en situación de riesgo, previamente identificados, y calculamos diferentes biomarcadores utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de la señal y machine learning que aportan información sobre la actividad funcional cerebral generada a partir de estímulos auditivos no interactivos”, aclara Ortiz, que añade que ya se han analizado unos 50, de entre 6 y 7 años, y cerca de 30, de 4 años.

A partir de estímulos auditivos este equipo de científicos captura la actividad que los sonidos despiertan en la  corteza cerebral. Y es que según sostiene, todo se basa en conexiones de regiones del cerebro, así, ha constatado que el patrón de conexión entre los disléxicos y los normolectores no es el mismo.

Seguir trabajando en esta línea a partir de nuevas técnicas para el cálculo de la conectividad cerebral, trasladar estas investigaciones a adultos con dificultades lectoras, en busca de una detección a lo largo de todo el ciclo vital, o seguir aumentando el uso de la plataforma ‘Leeduca’ en los colegios, son algunos de los objetivos más a corto plazo.

‘Computación de altas prestaciones en el análisis de biomarcodes funcionales aplicado al diagnóstico y predicción de la dislexia’ es un proyecto del grupo de I+D+i ‘BioSiP’, del que forman parte 9 investigadores. El Laboratorio CINEMA, coordinado por el profesor Juan Luis Luque, también es protagonista de este estudio. Igualmente, la UGR y la UAL participan en el mismo.

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