La detección temprana de la pérdida auditiva infantil puede marcar una diferencia decisiva en el desarrollo del lenguaje y el aprendizaje. En México, investigadores del Tecnológico de Monterrey trabajan en una herramienta basada en inteligencia artificial que busca apoyar a los especialistas para identificar este problema con mayor rapidez y precisión.
El proyecto se desarrolla en el Hospital Zambrano Hellion de TecSalud, donde un equipo multidisciplinario diseña modelos de inteligencia artificial para asistir a los otorrinolaringólogos durante el diagnóstico. La plataforma analiza información clínica del paciente y genera predicciones sobre posibles diagnósticos y complicaciones futuras. Los investigadores aclaran que la tecnología no sustituye el criterio médico, sino que fortalece la toma de decisiones clínicas.
Pérdida auditiva infantil con apoyo de inteligencia artificial
La herramienta utiliza un enfoque conocido como Medical Informed Machine Learning, un tipo de inteligencia artificial entrenado con conocimiento especializado en audiología. A diferencia de los modelos generales, este sistema incorpora la experiencia acumulada por médicos e investigadores para ofrecer resultados más representativos y útiles en la práctica clínica.
Además, el equipo trabaja con una base de datos local construida a partir de más de 6 mil pacientes atendidos en TecSalud. Contar con información generada en México permite desarrollar modelos mejor adaptados a las características de la población y reducir la dependencia de bases de datos internacionales.
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Más datos para mejorar el diagnóstico
Uno de los principales desafíos consiste en la falta de bases de datos estandarizadas e interoperables en audiología. Por ello, los investigadores impulsan la creación de registros nacionales que permitan entrenar modelos más robustos y ampliar el acceso a estas herramientas en el futuro.
La Organización Mundial de la Salud estima que alrededor de 34 millones de niñas y niños viven con algún grado de pérdida auditiva y que hasta el 60 % de las causas pueden prevenirse mediante un diagnóstico y tratamiento oportunos. Estos datos refuerzan el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la atención médica infantil.
