Machine Learning y la detección precoz del autismo

[Nadia-1866-799n0A]

Aquí os dejo una notícia de un estudio que trata la predicción mediante aprendizaje automático del trastorno del espectro autista a partir de un conjunto mínimo de información médica y de antecedentes, consultado dentro de mi marco de investigación:

https://www.webconsultas.com/noticias/bebes-y-ninos/un-modelo-de-inteligencia-artificial-predice-el-autismo-en-ninos-pequenos

En vuestra opinión, ¿cómo se puede equilibrar la necesidad de innovación tecnológica en el diagnóstico del TEA con la necesidad de un enfoque humano y empático en la atención al paciente?

¿Qué limitaciones éticas podemos encontrar?

¿Creeis que el Machine learning puede contribuir a la mejora de la detección precoz del trastorno de aspecto autista?¿Y mediante el mapeo de redes neuronales?

[Blanca-1650-uczZ9S]

Buenos días Nadia,

Me parece muy interesante esta aplicación de machine learning para detectar y poder diagnosticar previamente sobre niños con autismo.

En mi opinión, el equilibrio para tratar a estos pacientes se basa en utilizar la tecnología como una herramienta de apoyo, no como sustitución de la interacción humana, porque la inteligencia artificial  mejora el diagnostica y ofrece terapias personalizadas a cada paciente pero la asistencia humana ayuda a la empatía, la comprensión individual y la conexión humana es fundamental para tratar a estos pacientes.

La Machine Learning puede analizar grandes cantidades de datos y puede detectar precozmente algún patrón leve en la conectividad cerebral relacionado con el trastorno del espectro autista.

Blanca Pérez Diez del Colegio Blanca de Castilla, Palencia

[Nadia-1866-799n0A]

Hola Blanca,

Muchas gracias por tu respuesta. Me parece muy acertado tu enfoque sobre el equilibrio entre la tecnología y la atención humana. Estoy de acuerdo en que el Machine Learning debe ser una herramienta de apoyo y no un reemplazo en el tratamiento de pacientes, por eso quería saber si había alguna opinión diferente a la mía para asegurarme, ahora mismo estoy realizando el punto de las implicaciones éticas.
Atentamente,

Nadia

[Clara-4912-DRdd8B]

El uso de machine learning para la detección precoz del TEA tiene un gran potencial, especialmente en la reducción del tiempo de diagnóstico y en la identificación temprana de patrones que podrían pasar desapercibidos. Sin embargo, es clave equilibrar la tecnología con un enfoque humano: el diagnóstico no puede depender solo de algoritmos, sino que debe integrarse con la evaluación clínica y el acompañamiento familiar.

Desde un punto de vista ético, surgen cuestiones como la privacidad de los datos, el sesgo en los modelos y el riesgo de sobrediagnóstico o dependencia excesiva en herramientas automatizadas. Además, aunque el mapeo de redes neuronales podría mejorar la precisión, es crucial garantizar su interpretabilidad para evitar diagnósticos opacos.

La inteligencia artificial debe ser un apoyo, no un sustituto del criterio clínico y la relación empática con el paciente. ¿Qué opináis sobre cómo podríamos mitigar estos desafíos éticos en su implementación?