Un grupo de investigadores de la Universidad de Carolina del Norte ha desarrollado un algoritmo que es capaz de predecir autismo con un 81% de precisión y un 88% de sensibilidad a partir de imágenes de resonancia magnética de niños de tan sólo seis meses. Los investigadores analizaron las imágenes tomadas a los seis meses de los niños, y fueron capaces de predecir si a los 24 meses se les diagnosticaría o no la patología. Esto supone un avance de varios meses en el momento de diagnóstico.
El algoritmo consigue diagnosticar con tan sólo tres variables: el área del cerebro, el volumen del cerebro y el sexo del bebé (la prevalencia de la autismo es bastante más elevada entre hombres que entre mujeres). Para extraer el área del cerebro y el volumen se emplean técnicas de aprendizaje profundo sobre las imágenes de resonancia magnética.
La base fisiológica del algoritmo es un hecho bien conocido: los niños que padecen autismo tienen un mayor volumen cerebral que los que no lo padecen. Lo interesante del algoritmo es que en una etapa muy temprana (a los seis meses) ya es capaz de predecir a partir de datos de imagen del cerebro si el niño va a padecer autismo con una precisión bastante aceptable. Esto tiene el potencial de permitir comenzar en una etapa muy temprana el tratamiento.