La inteligencia artificial podría convertirse en una aliada silenciosa en la consulta pediátrica. Una nueva investigación liderada por Duke Health ha demostrado que las herramientas de IA pueden analizar historias clínicas electrónicas de rutina para estimar la probabilidad de que un niño desarrolle trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) mucho antes de la edad en la que suele diagnosticarse.
El TDAH afecta a aproximadamente el 8 % de los niños y adolescentes, y se manifiesta con síntomas como dificultades de concentración, inquietud e impulsividad. Sin embargo, muchos casos pasan años sin diagnosticarse, perdiéndose oportunidades clave de apoyo precoz, incluso cuando las señales de alarma ya están presentes.
Patrones ocultos en los datos médicos cotidianos
Los resultados del estudio, publicados en la revista Nature Mental Health, sugieren que los patrones ocultos en los datos sanitarios diarios podrían ayudar a los médicos a identificar a los menores que se beneficiarían de una evaluación y seguimiento más tempranos.
«Tenemos una fuente de información increíblemente rica en las historias clínicas electrónicas», explicó Elliot Hill, autor principal del estudio y científico de datos del Departamento de Bioestadística y Bioinformática de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duke. «La idea era ver si los patrones ocultos en esos datos podían ayudarnos a predecir qué menores podrían recibir más adelante un diagnóstico de TDAH, mucho antes de que ese diagnóstico se produzca habitualmente».
Cómo funciona el modelo y su fiabilidad
Los investigadores analizaron las historias clínicas de más de 140.000 menores —con y sin TDAH— y entrenaron un modelo de IA para detectar patrones desde el nacimiento hasta los primeros años de vida. El sistema aprendió a reconocer combinaciones de acontecimientos del desarrollo, conductuales y clínicos que solían aparecer años antes de un diagnóstico formal.
El modelo demostró ser muy preciso al estimar el riesgo en menores de 5 años en adelante, con resultados consistentes independientemente del sexo, la raza, el origen étnico o el tipo de cobertura del seguro médico.
Por qué es importante anticiparse
Los expertos señalan que una identificación más temprana puede adelantar el diagnóstico y el apoyo, lo que se relaciona con mejores resultados académicos, sociales y de salud para los niños con TDAH.
«Los niños con TDAH pueden pasarlo realmente mal cuando sus necesidades no se comprenden y no cuentan con los apoyos adecuados», advirtió Naomi Davis, profesora asociada del Departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento y coautora del estudio. «Poner a las familias en contacto con intervenciones oportunas basadas en la evidencia es fundamental para ayudarles a alcanzar sus objetivos y sentar las bases de su éxito futuro».
Una herramienta de ayuda, no un sustituto del médico
Los investigadores subrayan que esta herramienta no está diseñada para sustituir a los médicos ni para proporcionar un diagnóstico completo.
«Esto no es un médico de IA», afirmó Matthew Engelhard, del Departamento de Bioestadística y Bioinformática de Duke y autor sénior del estudio. «Es una herramienta para ayudar a los profesionales a concentrar su tiempo y sus recursos, de modo que los menores que necesitan ayuda no queden desatendidos ni tengan que esperar años para obtener respuestas».
El equipo añadió que ya se están explorando enfoques similares de IA para comprender mejor los riesgos y las causas de los trastornos mentales en adolescentes.
Síntomas frecuentes y brecha de género
Según el Servicio Nacional de Salud británico (NHS), entre los síntomas más comunes del TDAH en niños y adolescentes se incluyen: distraerse con facilidad, dificultades para escuchar, olvidos de tareas cotidianas y un nivel de energía muy elevado (por ejemplo, moverse continuamente o dar golpecitos con manos y pies).
Además, se considera que el trastorno está infradetectado en las niñas en comparación con los niños, en parte porque ellas tienden a presentar más síntomas de inatención, que pueden ser más difíciles de identificar que la hiperactividad manifiesta.
