Los niños con autismo suelen presentar diferencias en el habla en comparación con niños con un desarrollo normo-típico, tanto en velocidad, como en tono, entonación o ritmo. Estas diferencias han sido muy difíciles de caracterizar de forma consistente y objetiva durante décadas. Por eso nos preguntamos: ¿Son realmente las características del habla una herramienta útil para diagnosticar la enfermedad? ¿Puede el Machine Learning ayudar en esta tarea?
Según un estudio de la Universidad Northwestern sí, los modelos de Machine Learning pueden ayudar a diagnosticar el autismo a través de la identificación de patrones de habla en diferentes idiomas.
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Este estudio ha utilizado el aprendizaje automático para identificar patrones de habla en niños con autismo en inglés y cantonés, aportado datos que podrían ayudar a los científicos a conocer mejor el origen de la enfermedad y a desarrollar nuevas terapias.
Todas las lenguas son diferentes desde el punto de vista estructural. Pero encontrar similitudes entre los patrones del habla observados en el autismo en lenguas tan diferentes como el inglés y el cantonés, es especialmente significativo. Este hecho indica que esos rasgos del habla tienen que estar fuertemente influidos por la responsabilidad genética del autismo.
Sin duda este tipo de modelos predictivos pueden facilitar el diagnóstico del autismo ayudando a reducir la carga de los profesionales de la salud, contribuyendo a mejorar la comprensión de esta afección, y proporcionando una herramienta de gran valor que podría utilizarse para el diagnóstico de otro tipo de trastornos o enfermedades.
Este es sólo uno de los infinitos ejemplos de aplicación del Machine Learning u otros modelos predictivos. La predicción es una capacidad clave y de gran valor que ayuda a empresas y sociedades de todo el mundo a tomar mejores decisiones. Puede utilizarse por ejemplo para predecir la demanda, identificar actividades fraudulentas, detectar averías de equipos antes de que ocurran, o adelantarse a posibles riesgos. Una verdadera mina de oro que explotar.
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