Un modelo avanzado de inteligencia artificial (IA), con un algoritmo entrenado a partir de resonancias magnéticas cerebrales previas a la cirugía, permite anticipar con hasta un 92% de precisión cómo evolucionará el lenguaje hablado en niños tras una implantación de dispositivo coclear, según un estudio internacional pionero recién publicado en la revista ‘JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery’.
La investigación analizó 278 niños con hipoacusia neurosensorial bilateral severa o profunda, procedentes de entornos lingüísticos diversos (inglés, español y cantonés). Fueron sometidos a resonancias magnéticas cerebrales antes de recibir el implante coclear, lo que permitió a los investigadores extraer información neuroanatómica detallada y entrenar distintos modelos predictivos.
El objeto del estudio fue comparar algoritmos tradicionales de ‘machine learning’ con técnicas más avanzadas de aprendizaje profundo por transferencia (‘deep transfer learning’), para «predecir qué niños desarrollarían un lenguaje oral funcional elevado y cuáles tendrían una evolución más limitada entre uno y tres años después de la implantación». La heterogeneidad de protocolos de resonancia entre los centros participantes supuso un reto adicional que, según los autores, «reforzó la robustez del modelo final».
Los resultados mostraron que ese sistema de IA alcanzó una precisión del 92,39%, con una sensibilidad del 91,22%, una especificidad del 93,56% y un área bajo la curva (AUC) de 0,98, «superando de forma clara a los métodos predictivos convencionales utilizados hasta ahora en la práctica clínica». El modelo fue capaz de clasificar con alta fiabilidad a los pacientes «según su probabilidad de éxito en el desarrollo del lenguaje hablado».
UN AVANCE EMOCIONANTE
Este importante hallazgo abre nuevas posibilidades para trabajar con la sordera. «Nuestros resultados respaldan la viabilidad de un único modelo de inteligencia artificial como herramienta pronóstica robusta para los resultados del lenguaje de niños atendidos por programas de implantes cocleares en todo el mundo. Esto supone un avance emocionante para el campo», afirmó la directora médica del programa de Audiología e Implantes Cocleares del hospital infantil de Chicago y una de las autoras principales del estudio, la doctora Nancy M. Young.
Young destacó que este enfoque permite avanzar hacia un modelo clínico de ‘predict-to-prescribe’, en el que la predicción guía la intervención. «Esta herramienta basada en IA permite optimizar el desarrollo del lenguaje determinando qué niño puede beneficiarse de una terapia más intensiva desde antes de la implantación».