Andalucía

El matemático de Jaén que emplea Inteligencia Artificial para luchar contra el autismo

Ha sido premiado en Yokohama (Japón) por su trabajo para el tratamiento del autismo utilizando la Inteligencia Artificial

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  • Inteligencia artificial. -

Con apenas 24 años, el investigador jiennense Javier López Martínez, del departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones de la Universidad de Granada, ha sido premiado en Yokohama (Japón) por su trabajo para el tratamiento del autismo utilizando la Inteligencia Artificial (IA).

Ha sido en la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Computacional 2024 celebrada recientemente en Japón cuando la investigación de López Martínez ha logrado el segundo premio en la que está considerada como la conferencia más importante en el ámbito internacional de la Inteligencia Computacional.

“El trabajo está asociado a un proyecto de investigación sobre trastornos del neurodesarrollo”, ha explicado a EFE Javier López, que tiene el Grado en Matemáticas y Máster en Ciencia de Datos.

La investigación está basada en el Trabajo Fin de Grado (TFM) del joven jiennense presentó en la Universidad de Granada (UGR) en el que desarrolló una metodología para resolver un caso de estudio en diagnóstico de TEA (Trastorno del Espectro Autista).

Según ha explicado el propio López Martínez, el TEA tiene una prevalencia relativamente alta (1 de cada 36 niños 2.8 %), y es muy importante hacer un diagnóstico temprano para implementar una buena atención temprana. Su diagnóstico se ha venido realizando mediante cuestionarios psicológicos, que conllevan un gran componente subjetivo, o pruebas de resonancia magnética, una técnica costosa.

El artículo galardonado propone alternativas entre las que se encuentra utilizar pruebas de seguimiento ocular, una prueba inocua para los niños y de muy bajo coste.

Unos vídeos tratan de captar el interés de los participantes y de ahí se podrían obtener las trazas de dicho seguimiento.

“El diagnóstico parte de la base de que los patrones son diferentes entre usuarios con TEA y los denominados neurotípicos”, explica el joven matemático jiennense.

Adicionalmente, el trabajo realiza una discusión sobre dos cuestiones de interés en este campo de estudio. En primer lugar enfatizando las bondades de los wearables para obtener muchos más datos que apoyen en el diagnóstico temprano, como pulseras de actividad o sensores en las habitaciones donde se realizan las tareas de apoyo.

“De este modo se permite una aproximación multimodal que aúne las diferentes fuentes de información”, concluye López Martínez.

En esta misma Conferencia Mundial el primer premio fue a parar a Francisco Herrera Triguero, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR y director del Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional.

Además, fueron reconocidos Purificación Checa Fernández, del departamento de Psicología Evolutiva, José Manuel Soto, del departamento de Ingeniería de Computadores, Automática y Robótica e Isaac Triguero y Alberto Fernández, del de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, que compartieron el segundo premio.

La Universidad de Granada ha tenido, además, un papel relevante en esta cita mundial, gracias a la intervención de Francisco Herrera como conferenciante invitado para la sesión plenaria.

Herrera ha ofrecido la charla “Sistemas difusos para una IA segura y fiable. Hacia sistemas de IA responsables”, que aborda el uso de los sistemas difusos para el diseño de sistemas de IA que sean fiables y seguros.

La Conferencia Mundial sobre Inteligencia Computacional 2024 ha debatido 1.681 artículos de autores de más de 80 países y ha sido la más concurrida de las celebradas hasta ahora, reuniendo a más de 2.000 investigadores en IA de todo el mundo.

Esta cita versa sobre teoría, análisis y aplicaciones en el aprendizaje automático, con especial énfasis en el ámbito de las redes neuronales y el aprendizaje profundo (Deep Learning), así como la computación evolutiva y la teoría de conjuntos difusos. 

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