Herramienta predictiva del grado de neurodesarrollo en bebés nacidos con bajo peso mediante inteligencia artificial

El Dr. Carles Escera recibe una ayuda de la Fundació Bosch i Gimpera para desarrollar el proyecto "Herramienta predictiva del grado de neurodesarrollo en niños nacidos con bajo peso mediante inteligencia artificial".

La Universidad de Barcelona, a través de su oficina de transferencia de conocimiento, la Fundación Bosch i Gimpera, ha concedido una ayuda de 25.000 euros al proyecto "Herramienta predictiva del grado de neurodesarrollo en bebés nacidos con bajo peso mediante inteligencia artificial", del Dr. Carles Escera, jefe de grupo en el Institut de Recerca Sant Joan de Déu y catedrático de Neurociencia Cognitiva del Departamento de Psicología Clínica y Psicobiología y de la Facultad de Psicología de la UB, y del Dr. José Valenzuela, doctor en Humanidades e ingeniero en Electrónica. Los recursos se han otorgado en el marco de las ayudas Prueba de Concepto de la convocatoria Fondo para el Impulso de la Innovación (F2I) 2022.

Actualmente, cuando un bebé nace se implementa de forma rutinaria una evaluación auditiva universal basada en la respuesta auditiva del tronco encefálico para comprobar si oye correctamente. Sin embargo, esta técnica no permite predecir problemas en el neurodesarrollo, ya que, pese a superar la evaluación auditiva neonatal, un número importante de bebés tiene un alto riesgo de presentar retrasos, deficiencias y trastornos en la adquisición del lenguaje.

Concretamente, los estudios señalan que un 40% de los bebés nacidos con bajo peso sufrirán retrasos en el neurodesarrollo del lenguaje. Las deficientes habilidades lingüísticas están relacionadas con un mal ajuste mental y conductual y con el fracaso académico y de inserción laboral.

A día de hoy, no existe ninguna herramienta médica o procedimiento psicológico que permita detectar a estos bebés y hacer un seguimiento precoz de los mismos, ni tampoco tomar medidas preventivas lo antes posible. La técnica de la respuesta de seguimiento de frecuencia neonatal desarrollada por este proyecto podría predecir estos problemas en el neurodesarrollo.

La solución que se plantea está basada en un registro electrofisiológico no invasivo del electroencefalograma del bebé en respuesta a un sonido del habla y su interpretación mediante un algoritmo de inteligencia artificial capaz de proporcionar un indicador cualitativo del riesgo de retraso del neurodesarrollo. Esta estimación cualitativa del riesgo permitirá a las familias y a los profesionales de la salud emprender muy precozmente, antes de que se cierren los períodos críticos de plasticidad cerebral, intervenciones personalizadas para mitigar este retraso del neurodesarrollo.

Desarrollo del algoritmo de inteligencia artificial

El proyecto ha desarrollado una primera versión del algoritmo de inteligencia artificial que permite clasificar las respuestas neuronales en función del estímulo que las ha provocado, si bien las observaciones predictivas y los algoritmos de predicción requieren una validación de laboratorio a gran escala y su aproximación al usuario final.

Gracias a la ayuda obtenida en la convocatoria F2I se desarrollará y validará el algoritmo de inteligencia artificial en tareas predictivas y en condiciones clínicas reales; se establecerán las acciones de protección de propiedad intelectual e industrial; se identificarán los aspectos reguladores en el uso de datos personales; se implementará la solución final adaptada a las necesidades de los profesionales, y, finalmente, se desarrollará un modelo de negocio.

Fuente de información

Herramienta predictiva del grado de neurodesarrollo en bebés nacidos con bajo peso mediante inteligencia artificial. Fundació Bosch i Gimpera.