MADRID, 17 Ene. (EUROPA PRESS) -
En un nuevo estudio colaborativo internacional entre la Universidad China, en Hong Kong, y el Hospital Infantil Ann & Robert H. Lurie de Chicago, Estados Unidos, los investigadores han creado un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza escáneres cerebrales para predecir la capacidad del lenguaje en niños sordos después de recibir un implante coclear.
El uso novedoso de este estudio de la inteligencia artificial para comprender la estructura del cerebro que subyace al desarrollo del lenguaje tiene implicaciones de amplio alcance para los niños con problemas de desarrollo, según informan los autores en un artículo publicado en 'Proceedings of the National Academy of Sciences'.
"La capacidad de predecir el desarrollo del lenguaje es importante porque permite a los médicos y educadores intervenir con la terapia para maximizar el aprendizaje de idiomas para el niño", dice el coautor principal, Patrick CM Wong, neurocientífico cognitivo, profesor y director del Instituto del Cerebro y la Mente en la Universidad China de Hong Kong. "Dado que el cerebro subyace a toda habilidad humana, los métodos que hemos aplicado a los niños con pérdida auditiva podrían tener un uso generalizado para predecir la función y mejorar las vidas de los niños con una amplia gama de discapacidades", apunta Wong.
Un implante coclear es el tratamiento más efectivo para los niños que nacen con pérdida auditiva significativa cuando los audífonos no son suficientes para que el niño desarrolle una capacidad auditiva y lingüística apropiada para su edad. Décadas de investigación han demostrado que la implantación temprana de la cóclea es fundamental. Aunque un implante coclear permite que muchos niños con pérdida auditiva comprendan y desarrollen el habla, algunos niños se quedan atrás de sus pares auditivos normales a pesar de recibir un implante cuando eran bebés o niños pequeños. Ayudar a estos niños a aprender el lenguaje y la lectoescritura al nivel de los niños oyentes es importante y es el enfoque de mucha investigación, ya que estas habilidades son fundamentales para el éxito académico, el bienestar social y emocional y las oportunidades de empleo.
"Hasta ahora, no hemos tenido una manera fiable de predecir qué niños corren el riesgo de desarrollar un lenguaje más deficiente. Nuestro estudio es el primero en proporcionarles a los médicos y cuidadores información concreta sobre la mejoría del lenguaje, dado el desarrollo cerebral del niño de inmediato antes de la cirugía", apunta la coautora Nancy M. Young, directora médica del Programa Lurie de Audiología e Implantes Cocleares Infantiles, cirujana y profesora de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern.
HACIA PRUEBAS SOBRE TERAPIAS PERSONALIZADAS
"La capacidad de predecir los niños en riesgo es el primer paso fundamental para mejorar su resultado. Sentará las bases para el desarrollo futuro y las pruebas para terapias personalizadas". Un enfoque de terapia intensiva de talla única no es práctico y puede no abordar adecuadamente las necesidades de aquellos niños con mayor riesgo de quedarse atrás", agrega Wong.
La profesora asistente de la Universidad Estatal de Florida Erin Ingvalson, que comenzó a trabajar en el proyecto como estudiante postdoctoral en la Universidad Northwestern, señala que el objetivo del equipo es eliminar la brecha en los resultados del lenguaje que se encuentran cuando los niños con pérdida auditiva se comparan con aquellos con audición. "La capacidad de optimizar la terapia para cada niño con pérdida auditiva transformará muchas vidas", dice Ingvalson.
El desarrollo exitoso de la audición y del lenguaje hablado depende tanto del oído como del cerebro. La pérdida de audición en las primeras etapas de la vida priva a las áreas auditivas del cerebro de la estimulación, lo que causa patrones anormales de desarrollo cerebral.
"Utilizamos la MRI para capturar estos patrones anormales antes de la cirugía de implante coclear y construimos un algoritmo de aprendizaje automático para predecir el desarrollo del lenguaje con un grado relativamente alto de precisión, especificidad y sensibilidad --explica Wong--. Aunque el algoritmo actual está diseñado para niños con discapacidad auditiva, se están llevando a cabo investigaciones para predecir el desarrollo del lenguaje en otras poblaciones pediátricas".
