{"id":83835,"date":"2025-08-01T11:58:25","date_gmt":"2025-08-01T11:58:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=83835"},"modified":"2025-08-01T11:59:31","modified_gmt":"2025-08-01T11:59:31","slug":"una-tesis-de-la-ull-crea-una-herramienta-con-ia-para-apoyar-el-diagnostico-de-tea-mediante-seguimiento-ocular","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2025\/una-tesis-de-la-ull-crea-una-herramienta-con-ia-para-apoyar-el-diagnostico-de-tea-mediante-seguimiento-ocular\/","title":{"rendered":"Una tesis de la ULL crea una herramienta con IA para apoyar el diagn\u00f3stico de TEA mediante seguimiento ocular"},"content":{"rendered":"

El Trastorno del Espectro Autista (TEA) engloba un conjunto de afecciones relacionadas con el desarrollo neurol\u00f3gico, que se manifiestan en dificultades en la interacci\u00f3n social y la comunicaci\u00f3n, as\u00ed como en patrones at\u00edpicos de comportamiento. Entre estos \u00faltimos se incluyen problemas para hacer frente a los cambios o respuestas inusuales a est\u00edmulos sensoriales. Seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), aproximadamente uno de cada 100 ni\u00f1os vive con TEA.<\/p>\n

Las caracter\u00edsticas propias de este trastorno pueden identificarse desde la primera infancia. Sin embargo, en muchos casos, el diagn\u00f3stico no se realiza hasta etapas m\u00e1s avanzadas del desarrollo. Actualmente, la detecci\u00f3n del TEA se basa principalmente en la observaci\u00f3n conductual y en entrevistas estructuradas, como la Escala de Observaci\u00f3n para el Diagn\u00f3stico del Autismo (ADOS). Estas herramientas, aunque ampliamente utilizadas, dependen en gran medida del criterio subjetivo del profesional.<\/p>\n

En este sentido, una tesis doctoral defendida recientemente en la Universidad de La Laguna por Roberto Ch\u00e1vez Trujillo<\/a>, graduado en Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica y doctor en Ingenier\u00eda de Sistemas y Autom\u00e1tica, ha dado lugar al desarrollo de una herramienta de apoyo al diagn\u00f3stico basada en el an\u00e1lisis de datos de seguimiento ocular (eye tracking<\/em>) y en el entrenamiento de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de determinar si los patrones visuales de una persona corresponden a un grupo de diagn\u00f3stico de autismo. La propuesta busca ofrecer un instrumento m\u00e1s objetivo que complemente los m\u00e9todos tradicionales en la identificaci\u00f3n de TEA.<\/p>\n

Con un diagn\u00f3stico precoz, las personas con TEA pueden acceder a estrategias de intervenci\u00f3n psicopedag\u00f3gicas y conductuales que mejoran significativamente su calidad de vida. \u201cEl an\u00e1lisis de datos a trav\u00e9s del seguimiento ocular es una herramienta muy interesante, ya que est\u00e1 demostrado que los patrones visuales de las personas con TEA presentan alteraciones desde aproximadamente los seis meses de edad y pueden registrarse mediante esta t\u00e9cnica\u201d, se\u00f1ala Ch\u00e1vez Trujillo.<\/p>\n

El investigador comenz\u00f3 a interesarse por \u00e1reas como la ciencia de datos, el machine learning<\/em> y la IA durante el M\u00e1ster en Ingenier\u00eda Industrial. \u201cFue mi tutora del Trabajo de Fin de M\u00e1ster, Rosa Aguilar Chinea<\/a>, catedr\u00e1tica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y de Sistemas, quien me coment\u00f3 la idea de realizar una tesis en torno a la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de IA como apoyo al diagn\u00f3stico\u201d. As\u00ed realiz\u00f3 la transici\u00f3n del \u00e1mbito de la electr\u00f3nica al campo de la inform\u00e1tica, desarrollando una tesis dirigida por la catedr\u00e1tica.<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/p>\n

El proceso de trabajo de la tesis fue arduo. En su etapa inicial, se realiz\u00f3 un procesamiento de datos bastante complejo, ya que el eye-tracking<\/em> devuelve una cantidad enorme de valores. \u201cRecog\u00edamos muestras cada tres milisegundos aproximadamente, y cada muestra contaba con m\u00e1s de 100 variables\u201d, afirma. \u201cTodo eso requiere un procesamiento y an\u00e1lisis de datos que no es posible hacer mediante las t\u00e9cnicas de estad\u00edstica cl\u00e1sica\u201d, sostiene. En todo este proceso, la ciencia de datos toma un papel relevante, ya que extrae patrones a partir de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>\n

Luego de eso, la siguiente etapa consisti\u00f3 en emplear algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. \u201cNo tanto de deep learning<\/em>, porque la cantidad de sujetos con la que cont\u00e1bamos al principio no era lo suficientemente grande como para desarrollar un modelo basado en redes neuronales\u201d, explica. Por eso, se opt\u00f3 por modelos m\u00e1s cl\u00e1sicos. En concreto, se utiliz\u00f3 el modelo XGBoost, una t\u00e9cnica que combina modelos m\u00e1s simples y, al juntarlos, ofrece un rendimiento mejor que si se usaran por separado.<\/p>\n

\u201cGracias a este modelo logramos una buena exactitud en la clasificaci\u00f3n muestral\u201d, afirma. \u201cAl realizar esta clasificaci\u00f3n de forma individual, agregando cada una de las muestras, conseguimos clasificar correctamente al 100% de los sujetos en el conjunto de test. Hay que tener en cuenta que, cuando vas a utilizar un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, hay que dividir el conjunto de datos en tres partes: una para entrenamiento, otra para validaci\u00f3n y otra para testeo\u201d, afirma. Primero se entrena el modelo, luego se ajusta y prueba su rendimiento y finalmente se eval\u00faa con el conjunto de test. \u201cEsta \u00faltima evaluaci\u00f3n permite tener una visi\u00f3n imparcial y no sesgada de c\u00f3mo se comportar\u00eda el modelo con datos reales\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n

Por \u00faltimo, se desarroll\u00f3 una p\u00e1gina web de estilo plug and play<\/em> que simplifica el proceso de diagn\u00f3stico. \u201cSe extrae el fichero de datos del eye-tracker, y sin que el usuario tenga que realizar ning\u00fan tipo de procesamiento, simplemente lo carga en la p\u00e1gina web\u201d, explica. \u201cEsta se encarga autom\u00e1ticamente de ejecutar todos los pasos para ofrecer un diagn\u00f3stico para cada uno de los individuos incluidos en el fichero\u201d. De este modo, la p\u00e1gina web permite que personas sin conocimientos t\u00e9cnicos, sin experiencia en programaci\u00f3n o sin formaci\u00f3n en ingenier\u00eda puedan obtener un diagn\u00f3stico de forma sencilla.<\/p>\n

Conclusiones<\/strong><\/p>\n

La literatura cient\u00edfica ya se\u00f1alaba la existencia de patrones de exploraci\u00f3n visual distintivos o at\u00edpicos en las personas con TEA frente a las personas neurot\u00edpicas. En la tesis se han aprovechado estos patrones diferenciales para registrar su comportamiento mientras visualizaban una serie de im\u00e1genes seleccionadas para poner de manifiesto estas diferencias. As\u00ed, a partir de estos patrones, se desarroll\u00f3 el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico. Paralelamente, en cuanto al aspecto m\u00e1s t\u00e9cnico, se desarroll\u00f3 una librer\u00eda de c\u00f3digo en Python, de car\u00e1cter open source<\/em>. \u201cEst\u00e1 disponible para desarrolladores o investigadores que trabajen en el \u00e1mbito del eye-tracking<\/em>\u201d, expone.<\/p>\n

En la segunda parte del estudio, se ampli\u00f3 la muestra de datos. \u201cLos resultados fueron algo m\u00e1s heterog\u00e9neos\u201d, se\u00f1ala. \u201cEran m\u00e1s de 100 sujetos y surgieron otra serie de retos para los que se propusieron diversas soluciones\u201d, indica. \u201cAl reentrenar los algoritmos con estos nuevos sujetos, el rendimiento del modelo descendi\u00f3 considerablemente\u201d, cuenta. As\u00ed, para solucionar este problema, Ch\u00e1vez Trujillo desarroll\u00f3 varias t\u00e9cnicas anal\u00edticas para tratar de encontrar estos sujetos at\u00edpicos dentro del conjunto TEA. Una de las t\u00e9cnicas consisti\u00f3 en analizar sus patrones de parpadeo, as\u00ed como el tama\u00f1o de la pupila, entre otros aspectos. \u201cOtra t\u00e9cnica supuso analizar la secuencia de exploraci\u00f3n, es decir, los puntos por los que iba pasando la mirada\u201d, cuenta.<\/p>\n

Este an\u00e1lisis se realiz\u00f3 por pares de individuos. TEA con TEA, controles con controles y controles con TEA. \u201cAl final, se pudo extraer una puntuaci\u00f3n de similitud entre sus patrones de exploraci\u00f3n visual, y en base a eso, se pudo detectar que los patrones concretos de algunos individuos eran muy distintos a los del resto de su grupo\u201d, explica.<\/p>\n

Ch\u00e1vez Trujillo se\u00f1ala que los datos fueron aportados por el profesor Jos\u00e9 Luis Gonz\u00e1lez Mora<\/a>, catedr\u00e1tico y responsable del grupo de investigaci\u00f3n del Laboratorio de Neuroqu\u00edmica y Neuroimagen de la Universidad de La Laguna. En un primer momento, estos datos fueron trabajados por Ch\u00e1vez Trujillo y su directora, Aguilar Chinea, si bien, m\u00e1s adelante, el autor de la tesis se incorpor\u00f3 a dicho grupo, lo que le permiti\u00f3 acceder a una segunda muestra, m\u00e1s amplia. Todos los datos fueron obtenidos gracias al equipamiento disponible en el grupo de investigaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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