Una investigación de la UNED utiliza un robot-juguete para detectar de modo precoz los Trastornos del Espectro Autista (TEA) en niñas y niños. El proyecto ha consistido en elaborar una encuesta (Q-CHAT-NAO) de seis preguntas que ha demostrado una efectividad similar a los test convencionales para detectar los primeros signos de este trastorno, lo que permitiría una derivación más temprana a los servicios especializados. Los Trastornos del Espectro Autista se presentan en uno de cada 54 nacimientos.
Se llama NAO y es “un robot humanoide del tamaño de un juguete y con aspecto agradable”, cuenta el profesor Félix de la Paz, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED. Resulta tan llamativo para un niño que, a través de la interacción directa entre ambos, se pueden observar los indicadores tempranos del autismo. “El atractivo que NAO tiene para los niños con Trastornos del Espectro Autista (TEA) ha quedado mostrado en diferentes estudios, donde la integración de un robot NAO en los programas de intervención psicoeducativa se asocia con mejoras en la comunicación, la atención y la interacción social”, explica De la Paz.
Una investigación multidisciplinar en la que participan los departamentos de Metodología de las Ciencias del Comportamiento (Psicología) e Inteligencia Artificial (Informática) de la UNED ha explorado las posibilidades de este robot para plantear un método de diagnóstico precoz de los TEA. “Este trabajo surge desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial y de los beneficios que ha mostrado la interacción robot-humanoide”, indica el profesor que interviene en el proyecto junto a Pilar Pozo Cabanillas, profesora titular de la Facultad de Psicología; Encarnación Sarriá, catedrática de la Facultad de Psicología y Rafael Martínez-Tomás, catedrático de la Escuela de Informática. El trabajo es el resultado del trabajo final de Rubén Romero García, egresado del Master en Investigación en Inteligencia Artificial de la UNED.
El TEA es un trastorno del neurodesarrollo de origen biológico que se caracteriza por déficits en la comunicación social y por conductas repetitivas e intereses restringidos que se manifiestan desde la infancia temprana. La prevalencia del TEA se ha incrementado significativamente en los últimos años, en la actualidad se fija en un caso por cada 54 nacimientos. “La alta prevalencia plantea la necesidad de tener herramientas para detectar tempranamente niños con posibles riesgos de presentar TEA. Uno de los instrumentos más utilizados y que más evidencia ha mostrado es el Q-CHAT, un cuestionario de 10 ítems o lista de verificación a través del que los padres informan sobre la frecuencia en que sus hijos presentan conductas o señales de alarma”, explica De la Paz.
Los investigadores se plantearon si sería eficaz utilizar el robot NAO para interactuar directamente con el niño o la niña y aplicar la prueba de detección temprana de indicadores de riesgo de autismo. “Para responder a esta pregunta, lo primero que realizamos fue la adaptación de la prueba Q-CHAT-10 a las características de interacción con NAO. Se eliminaron 4 ítems que pedían información de los padres, y no a través de la observación del niño. Además, en ese proceso de elaboración del Q-CHAT-NAO, las respuestas se dicotomizaron en SÍ (cuando se daba la conducta) o NO (si no se daba). El terapeuta observaba la interacción y registraba esas respuestas”, describe el profesor de la UNED.
Uno de los resultados de la investigación fue que el cuestionario Q-CHAT_NAO de seis preguntas fue estadísticamente igual de eficaz que el cuestionario indirecto de 10 ítems para detectar posible TEA. “Esto es un resultado alentador sobre el potencial de este recurso. Entre otras ventajas podemos pensar en su aplicación como un juego en contextos sencillos. Esta información podría servir para la detección y alerta de un posible TEA y, como consecuencia, la derivación a servicios especializados para hacer un diagnóstico completo. Esto es muy importante, ya que cuanto más precoz sea el diagnóstico antes podrán beneficiarse los niños de la atención e intervención temprana.
La fase de ejecución del prototipo, el diseño de los tests y las pruebas iniciales de la investigación han durado un año. “Ahora es momento de buscar financiación para hacer estudios a gran escala”, anuncia el profesor de la UNED.
