Un equip d’investigadors de la Universitat de Barcelona (UB) treballa en la creació d’un dispositiu que fa servir algoritmes d’intel·ligència artificial per predir retards en el desenvolupament neurocognitiu d’infants. Aquest fenomen afecta al voltant del 20% dels nadons i pot suposar dificultats en l’aprenentatge, però els seus símptomes no acostumen a aparèixer fins a l’edat preescolar. Amb aquest projecte, que ha rebut un ajut de 150.000 euros del programa Indústria del Coneixement de la Generalitat, es vol accelerar la detecció per poder intervenir abans que es converteixi en un problema.

Per fer-ho, l’equip liderat pel catedràtic de Neurociència Cognitiva Carles Escera enregistra l’electroencefalograma dels infants en resposta a un so de la parla, una captura de la qual, a partir d’un biomarcador identificat pels científics, poden detectar si hi haurà o no retard en el desenvolupament neurocognitiu. Això és així gràcies a l’ús d’un algoritme que s’ha entrenat amb més de 600 registres de nadons de 0, 6, 12 i 21 mesos, combinats amb resultats de proves neuropsicològiques i informació genètica. A més, la tècnica destaca per ser ràpida, indolora i no invasiva amb els pacients.

Segons les proves fetes, l’algoritme és capaç de predir quin serà el risc de retard en el desenvolupament neurocognitiu quan el nadó tingui 21 mesos. “La nostra solució podria estalviar a una quantitat important d'infants l'aparició dels símptomes i el seu posterior fracàs escolar, així com el patiment de les famílies i la càrrega econòmica que suposen les necessitats educatives especials”, assegura el Dr. Escera. I és que, tal com recorda l’expert, “els primers anys de vida són crucials en el procés d’aprenentatge dels nadons”, i una intervenció profilàctica precoç “pot reduir dràsticament la prevalença d'aquest problema que habitualment es detecta incidentalment”. Amb l’algoritme ja dissenyat, el següent pas del projecte és implementar-lo en un prototip inicial i començar els assajos preclínics de la nova tecnologia.