El proyecto BALIDA-AA combina inteligencia artificial, biometría y tecnologías inmersivas para detectar de forma más precisa ambos trastornos del neurodesarrollo
Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) lideran un proyecto para abordar uno de los grandes retos de la neuropsicología infantil: el diagnóstico diferencial entre el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) y el Trastorno del Espectro Autista (TEA). Se trata de dos de los trastornos del neurodesarrollo más prevalentes que pueden compartir síntomas y que presentan con frecuencia una elevada comorbilidad, es decir, pueden coexistir en un mismo paciente.
En este contexto, nace el proyecto BALIDA-AA (A Big dAta analytical pLatform for the dIfferential Diagnosis of ADHD and Autism Spectrum Disorder), que desarrollará herramientas tecnológicas innovadoras para una detección más temprana y precisa. “El objetivo final es mejorar la calidad de vida de los niños afectados y la de sus familias”, detalla la catedrática Rosario Isabel Ferrer Cascales, investigadora principal del proyecto y coordinadora del Grupo de Psicología Aplicada a la Salud y Comportamiento Humano (PSYBHE) de la UA.
“Estamos ante una propuesta pionera que combina tecnologías inmersivas, biometría, big data e inteligencia artificial para facilitar la toma de decisiones en la práctica clínica y avanzar en la investigación sobre salud mental y neurodesarrollo”, explica el también investigador principal de BALIDA-AA, el catedrático y coordinador del grupo de investigación Lucentia de la UA, Juan Carlos Trujillo Mondéjar.
A nivel mundial, se estima que el TDAH afecta aproximadamente al 5-7 % de la población pediátrica y al 2-5 % de la adulta. En España, los estudios sugieren una prevalencia del 6,8 % entre los niños en edad escolar. En el caso del TEA, las estimaciones actuales sitúan su incidencia en aproximadamente 1 de cada 100 niños. En España, se estima que alrededor del 1,5 % de los niños son diagnosticados dentro del espectro autista.
Según detallan los investigadores de la UA, aunque ambos trastornos pueden solaparse en síntomas como distracción, problemas de conducta o de interacción social, el origen y la forma de manifestarse son distintos. Por ello, “es muy importante el diagnóstico diferencial y proyectos de estas características pueden ayudar a identificar patrones complejos que distingan ambos trastornos de manera más temprana y precisa”.
Pilares tecnológicos para un diagnóstico más preciso
Basado en un enfoque multidisciplinar, los investigadores de la UA buscan generar herramientas accesibles, escalables y de alto impacto en la práctica clínica. Para ello, desarrollarán un sistema integral basado en tres pilares tecnológicos.
El primero es la realidad extendida (RX), concepto que engloba la realidad virtual, aumentada y mixta, para la creación de entornos inmersivos e interactivos que contribuyan a evaluar el comportamiento de los participantes en escenarios cercanos a la realidad, reduciendo el sesgo de las pruebas tradicionales.
El segundo, gracias a la captura de datos biométricos, durante las experiencias anteriores se registrarán parámetros fisiológicos como la actividad electrodérmica, frecuencia cardíaca y movimientos oculares para obtener una base de datos multimodal que refleje las respuestas atencionales, cognitivas y emocionales de cada participante.
Por último, mediante inteligencia artificial (IA), los datos recogidos se integrarán en modelos de aprendizaje automático capaces de identificar patrones característicos de TDAH y TEA.
“Estas herramientas no solo facilitarán el diagnóstico clínico diferencial, sino que también permitirán monitorizar la evolución individual de cada caso, ofreciendo a los profesionales información objetiva y personalizada”, añaden los catedráticos de la UA.
Con una duración de cuatro años, hasta 2029, el proyecto BALIDA-AA ha obtenido una financiación de cerca de 600.000 euros concedida dentro del programa Prometeo 2025 para grupos de investigación de excelencia de la Generalitat Valenciana.
