Gracias a los modelos de precisión y las ventajas de la inteligencia artificial, el ingeniero electrónico y en telecomunicaciones Nelson Fabián Leyva, magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) diseñó un modelo computacional que facilitaría el proceso de diagnóstico para discapacidad cognitiva en niños y adolescentes.
En Colombia, uno de los métodos que ayudan a diagnosticar estos casos es el test WISC-IV, una prueba para la exploración del cociente general de inteligencia, e índices de comprensión verbal, razonamiento perceptivo, memoria de trabajo y velocidad de procesamiento que se subdivide en varias pruebas. Al final, los resultados se suman y computan para medir el coeficiente de inteligencia. Sin embargo, todo el proceso de aplicación tarda entre 60 y 80 minutos y el tiempo de análisis puede demorarse varias semanas.
Debido a que esto obliga a consultar en reiteradas veces a los especialistas, para el modelo computacional se eligieron 18 características cognitivas más informativas, fundamentados en la información obtenida a través de los datos del test WISC-IV, aplicado a los niños y adolescentes que son atendidos en la Universidad Nacional de Colombia (UNAL). Dicha elección también fue el resultado del procesamiento de análisis, modelamiento de los datos del test de inteligencia. Estos ítems, aplicados mediante modelos de aprendizaje automático de árbol de decisión y regresión logística.
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¿Qué ventajas ofrece el modelo computacional desarrollado en Colombia?
Pese a que este modelo computacional no reemplaza el proceso normal de diagnóstico, sí ayuda a los psicólogos y otros especialistas a su confirmación. Además, si la puntuación de las pruebas se sitúa en los puntajes límite, se puede sospechar del grado de discapacidad cognitiva del niño o joven bajo los siguientes parámetros: retraso mental leve (coeficiente intelectual aproximado de 50 a 69), retraso mental moderado (CI entre 35 y 49), retraso mental grave (CI de 20 a 34), y retraso mental profundo (CI inferior a 20).
“El desarrollo determina aquellas variables asociadas con el CI que mejor predicen el diagnóstico de discapacidad intelectual, e implementa un modelo predictivo con dichas variables. Así, se crea un modelo reducido de la prueba de inteligencia, aplicando aprendizaje automático que les permitirá a los psicólogos hacer una evaluación rápida y efectiva en los casos en que los evaluados presentan sospecha de discapacidad intelectual”, señaló el ingeniero Leyva.
Para su creador, este tipo de herramientas digitales y tecnológicas son de gran potencial para optimizar tiempos y para revolucionar el tratamiento de distintas enfermedades, ya que permiten el análisis y la clasificación de extensos volumenes de datos de díficil manejo para los seres humanos en tiempo récord. Así, la implementación de modelos computacionales sumados a la experiencia del talento humano en salud puede recomendar nuevos cursos de acción y mejorar la efectividad de los diagnósticos.
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