Uso de la Inteligencia Artificial para la identificación de signos y características del Transtorno del Espectro Autista

Resumen

El Trastorno del Espectro Autista (TEA) consiste en un trastorno del neurodesarrollo caracterizado por alteraciones persistentes en la comunicación social y por la presencia de patrones restringidos y repetitivos de comportamiento, intereses o actividades, con repercusiones significativas en el funcionamiento adaptativo del individuo. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un recurso tecnológico prometedor, especialmente por su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones complejos mediante técnicas de aprendizaje automático. El presente estudio tuvo como objetivo analizar, a partir de una revisión integradora de la literatura, los avances en el uso de la Inteligencia Artificial para la identificación de señales y características del Trastorno del Espectro Autista. La búsqueda se realizó en la base de datos PubMed. Tras la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión, así como el análisis riguroso de los resúmenes, se seleccionaron 13 estudios para conformar la muestra final. Los resultados evidencian que la IA se ha aplicado principalmente en el análisis de patrones conductuales, movimientos oculares, expresiones faciales, datos biométricos y biomarcadores, mostrando potencial para ayudar en el cribado y en el apoyo a los procesos diagnósticos del TEA. No obstante, la literatura señala limitaciones metodológicas relevantes, como la dependencia de la calidad y heterogeneidad de los datos utilizados para entrenar los algoritmos, además de desafíos éticos relacionados con la privacidad, la seguridad de la información y posibles sesgos algorítmicos. Se concluye que la Inteligencia Artificial se configura como una herramienta complementaria a la evaluación clínica especializada, requiriendo rigor metodológico, validación empírica e integración en prácticas multiprofesionales para su aplicación responsable.