No es fácil detectar que un niño padece el Trastorno del Espectro del Autismo (TEA). Afecta a uno de cada 100 niños, pero cada pequeño con TEA es diferente a los demás y la edad de detección varía de unos casos a otros. Sin embargo, existen una serie de señales de alarma que pueden hacer recomendable una valoración exhaustiva del desarrollo. Lo último para lograr esa detección lo antes posible viene de la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford (Estados Unidos), donde los científicos han visto que se pueden usar vídeos caseros cortos para diagnosticar el autismo en los niños. Se trata de un estudio que amplía un trabajo realizado en 2014 por los mismos investigadores. El TEA se caracteriza por la restricción de los intereses, los comportamientos repetitivos y la dificultad para formar conexiones sociales. Ocurre que actualmente los diagnósticos requieren mucho tiempo y una evaluación personalizada con un especialista en autismo, pero los médicos pasan unas pocas horas por paciente evaluando docenas de aspectos del comportamiento del niño. Los científicos de Stanford emplearon el aprendizaje automático para determinar qué características del comportamiento de los niños deberían evaluarse para analizar el autismo, usando ordenadores para reducir una larga lista de características del comportamiento a las más relevantes para el diagnóstico.
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