Un estudio coordinado por el Clínic-IDIBAPS demuestra la efectividad de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) en el diagnóstico precoz de los trastornos del espectro alcohólico fetal (TEAF).
Un estudio coordinado por el Clínic-IDIBAPS demuestra la efectividad de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) en el diagnóstico precoz de los trastornos del espectro alcohólico fetal (TEAF). Se trata de un estudio publicado en la revista Frontiers in Neuroscience, elaborado conjuntamente por investigadores del Hospital Clínic Barcelona, el IDIBAPS, el Hospital Universitario La Paz, la Universidad de Barcelona y la Universidad Internacional de Valencia.
El algoritmo utilizado se entrenó utilizando variables sociodemográficas, clínicas y psicológicas, a partir de una base de datos íntegramente formada por niños diagnosticados en el Hospital Clínic Barcelona. Los investigadores analizaron datos clínicos y neuropsicológicas para desarrollar modelos que puedan identificar signos precoces de TEAF en niños. En ocasiones, el diagnóstico del TEAF puede ser un reto por su similitud con otros trastornos, como el autismo o la hiperactividad. Por ello, esta herramienta podría ayudar a un diagnóstico más rápido y preciso, que permitiría intervenciones a tiempo para mejorar la calidad de vida de los afectados, evitando diagnósticos erróneos.
Los resultados muestran que los pacientes con TEAF presentan afectaciones físicas y psicológicas específicas, y los algoritmos permiten identificar patrones por subtipo de TEAF, como el Síndrome Alcohólico Fetal (SAF), el SAF parcial (SAFp) y el Trastorno del Neurodesarrollo Relacionado con el Alcohol (ARND).
La forma más grave es el Síndrome Alcohólico Fetal
El TEAF es una enfermedad causada por la exposición al alcohol durante el embarazo. Agrupa a un gran número de anomalías físicas, mentales, conductuales y cognitivas. La forma más grave dentro de este espectro es el Síndrome Alcohólico Fetal (SAF). Se caracteriza por malformaciones morfológicas (especialmente defectos craneofaciales), retraso del crecimiento y alteraciones cognitivas, conductuales, de socialización y del aprendizaje (debido a problemas de desarrollo del sistema nervioso central). “La prevención del TEAF es responsabilidad de todos y pasa exclusivamente por evitar el consumo de alcohol durante el embarazo y desde el momento en que la mujer decide quedarse embarazada. No hay ninguna cantidad de alcohol que pueda consumirse de forma segura durante la gestación.”, asegura el Dr. Oscar García-Algar, coordinador de Investigación e Innovación del Servicio de Neonatología del Hospital Clínic.
Referencia:
Anna Ramos-Triguero et al. Machine learning algorithms to the early diagnosis of fetal alcohol spectrum disorders, Front. Neurosci., 06 May 2024 Sec. Translational Neuroscience Volume 18 – 2024 https://doi.org/10.3389/fnins.2024.1400933
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