Una imagen del ojo podría convertirse en una herramienta clave para detectar TDAH.
Un estudio coreano reveló que la inteligencia artificial puede detectar TDAH con casi un 97 % de precisión, utilizando imágenes del fondo ocular en niños.
Un equipo de investigación en Corea del Sur desarrolló un método innovador que permite diagnosticar el trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) en niños, analizando imágenes del fondo ocular. El sistema, basado en inteligencia artificial, alcanzó una precisión del 96,9 % utilizando únicamente datos obtenidos de la retina.
El estudio, publicado en la revista científica Nature, incluyó a 646 menores, la mitad con diagnóstico confirmado de TDAH y la otra mitad sin antecedentes, seleccionados por edad y sexo similares. A partir del análisis de la forma, densidad y grosor de los vasos sanguíneos retinianos, así como de características del disco óptico, el algoritmo fue entrenado para identificar patrones asociados al trastorno.
Los especialistas explicaron que estas variables permitieron no solo distinguir entre niños con y sin TDAH, sino también detectar alteraciones vinculadas a la atención visual selectiva, una función frecuentemente afectada por este tipo de trastorno.
Este desarrollo se enmarca dentro de una tendencia creciente en la medicina que busca nuevos biomarcadores visuales y no invasivos para el diagnóstico de enfermedades neurológicas, con el objetivo de reducir la dependencia de métodos más complejos como entrevistas clínicas extensas, tests cognitivos o evaluaciones prolongadas por parte de especialistas.
Los investigadores destacaron que este procedimiento es rápido, no necesita sedación ni implica riesgos para el paciente, y que podría integrarse fácilmente a la atención primaria, servicios de salud mental infantojuvenil o consultas pediátricas.
En países como España, donde la Asociación Española de Pediatría estima que cerca de medio millón de menores presentan TDAH, la posibilidad de contar con una herramienta de cribado rápido y objetivo podría marcar una diferencia importante, especialmente en zonas con alta demanda y escasos recursos.
Sin embargo, los autores también subrayan ciertas limitaciones del estudio. Por ejemplo, no se incluyeron niños con diagnóstico de autismo, lo cual restringe la aplicabilidad del sistema en casos donde existe comorbilidad. Además, la edad promedio de la muestra fue de 9,5 años, por lo que aún no se ha probado su eficacia en adolescentes mayores o adultos.
El equipo ya trabaja en ampliar la investigación a otras franjas etarias y explorar si esta tecnología podría servir también para detectar otros trastornos del neurodesarrollo o incluso enfermedades psiquiátricas.
Finalmente, advierten que si bien el método tiene gran potencial, su implementación requerirá de un marco regulatorio adecuado que garantice la privacidad de los pacientes, la validación clínica del sistema y una supervisión médica constante.
Por ahora, la herramienta no reemplaza al diagnóstico tradicional, pero se posiciona como un complemento valioso que podría mejorar la rapidez y precisión en la identificación del TDAH infantil.