Según un estudio reciente elaborado por investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis, la edad media para el diagnóstico del autismo es de 5,7 años—años después de la edad en que el diagnóstico podría ser emitido por primera vez. Con el nuevo sistema, desarrollado en la Fundación LENA, los diagnósticos sólo tardan unas cuantas semanas. “La intervención es más efectiva cuando el niño tiene de dos a cuatro años,” afirma Jill Gilkerson, director de investigación de lenguaje infantil en la Fundación LENA.
La fundación afirma que su herramienta es capaz de distinguir, con un 91 por ciento de precisión, entre un niño con desarrollo normal, un niño con autismo y un niño con retrasos en el lenguaje disociados.
Este kit casero, llamado LENABaby, salió al mercado a principios de este mes y consiste en un cuestionario relacionado con el desarrollo del niño, una grabadora digital de audio, y una prenda para el niño. Por la mañana, lo primero que hacen los padres es ponerle la ropa al niño y colocan la grabadora en un bolsillo frontal. La grabadora se deja encendida todo el día para que pueda capturar hasta 16 horas de audio. Al final del día, los padres sacan la grabadora del bolsillo y la envían a la fundación, donde el software de LENABaby se encarga de analizar los datos.
“A grandes rasgos, los niños autistas vocalizan de forma distinta al resto de niños,” explica Dongxin Xu, director de software e ingeniería de lenguaje en la Fundación LENA. Aunque este concepto no es nuevo, hasta ahora no ha sido sencillo utilizarlo en las clínicas para extraer todas sus ventajas a la hora de hacer un diagnóstico. El problema es, en parte, de logística: con los métodos actuales no resulta fácil obtener la suficiente cantidad de datos de calidad.
Gilkerson afirma que las evaluaciones más tradicionales suelen llevar menos de cuatro horas. LENABaby, por el contrario, toma en cuenta todo un día de actividades dentro del ento o natural del niño. Las evaluaciones tradicionales se pueden llevar a cabo en el hogar del niño, aunque a menudo esto requiere el uso de varias videocámaras y luces, que pueden influir en el comportamiento del niño.
Incluso si de obtuviese la suficiente cantidad de datos, el análisis del audio es extremadamente difícil y conlleva una gran cantidad de tiempo. Hacer un diagnóstico no es tan sencillo como contar el número de veces que un niño hace un sonido determinado, explica Jeffrey Richards, técnico de estadísticas y bases de datos en la Fundación LENA.
Richards afirma que el software LENABaby, que él mismo ayudó a desarrollar, divide las 16 horas de audio en segmentos. Después cada segmento se clasifica automáticamente según el tipo de sonido que contenga, como por ejemplo sonidos del niño, de uno de los padres o de la televisión. Más tarde las vocalizaciones del niño se evalúan utilizando unos complejos algoritmos que se centran en una variedad de factores, tales como la composición fonológica de cada sonido y la forma en que los sonidos se agrupan y emparejan. “Al mismo tiempo nos fijamos en muchas dimensiones,” señala Richards. Mediante el uso de la base de datos de LENA, que contiene fragmentos de audio ya analizado, el software determina el modo en que estas características se comparan con las de los niños de desarrollo normal, los niños con retrasos en el habla y los niños autistas.
Aunque el nivel de precisión que consigue LENABaby es muy alto, los investigadores de la fundación están investigando formas de hacer que la herramienta sea aún mejor para llevar a cabo el diagnóstico de los niños. El equipo también está adaptando la herramienta para que pueda utilizarse con niños más jóvenes.
LENABaby se puede utilizar para algo más que un diagnóstico básico, y así ayudar a hacer un seguimiento del desarrollo del habla en los niños. Esto podría resultar una herramienta muy valiosa para los profesionales de la salud que, de modo contrario, tendrían que basarse sólo en los datos recogidos durantes las visitas, a menudo breves y poco frecuentes.
LENABaby no ha sido diseñado para reemplazar por completo al médico, señala Gilkerson, sino que añade un “componente de observación naturalista” a la evaluación. “Hasta ahora, los médicos no tenían ni idea de lo que ocurría en el ento o casero,” afirma Gilkerson. El análisis de las interacciones verbales entre los padres y los hijos podrían también servir de guía a los médicos para ayudar a que los padres desarrollen mejores estrategias de aprendizaje.
Gilkerson señala que varios investigadores en docenas de universidades ya han utilizado la herramienta para llevar a cabo sus propios estudios sobre otras materias, tales como el impacto de la televisión en el desarrollo del niño. “El sistema LENA puede utilizarse para algo más que el autismo,” afirma Xu. “Existen grandes oportunidades para un gran número de aplicaciones dentro de la investigación psicológica y del comportamiento del lenguaje.”