El proyecto llamado “Diagnóstico temprano de autismo por medio de seguimiento ocular”, elaborado por la fundación Emily Fenichel en colaboración con investigadores del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras (DIEC) de la Universidad Nacional del Sur (UNS), resultó elegido como el mejor trabajo en América latina en un concurso denominado Subvenciones FRIDA (Fondos Regionales de Innovación Digital para América latina y la Región), en el área de Salud, Ciencia y Tecnología.
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El equipo de trabajo, liderado por la reconocida la psicóloga María Teresa Sindelar, logró 20 mil dólares iniciales para ser destinado al proyecto, que consistió en el desarrollo de un software que permite el uso de computadoras portátiles convencionales para la realización del seguimiento de la mirada y poder establecer, en un marco lúdico, la reacción ocular del niño frente a diferentes imágenes, personas y videos.
“El proyecto premiado es un software para la detección temprana del autismo. Su funcionamiento es sencillo y sólo se precisa una computadora portátil que tenga webcam. A través de una serie de imágenes que se proyectan en la pantalla puede determinarse el patrón de comportamiento de la mirada de los niños y así detectar si padece alguna de las condiciones asociadas al autismo. En general, los niños autistas no miran a los ojos, lo evitan, miran las orejas, el mentón o en forma periférica cuando tienen un rostro delante”, explicó a Argentina Investiga el doctor Claudio Delrieux, del DIEC.
La idea del proyecto es tener un mecanismo de auxilio diagnóstico económico, que pueda estar al alcance en cualquier consultorio. En los últimos años ha habido un incremento muy grande (entre 6 y 10 veces) en los nacimientos de niños con esta condición, por eso es muy importante su detección temprana. Cuanto más temprano se logre el diagnóstico, mejores son las prospectivas de un tratamiento.
“Una cámara web permite detectar hacia dónde se dirige la mirada de bebés de entre dos y siete meses cuando se ubica enfrente, por ejemplo, el rostro de la mamá y determinar, de esta manera, la población en riesgo de autismo”, sintetizó Sindelar. “Medir en forma temprana la curva de la mirada permite detectar posibles casos, ya que es condición típica de estos niños no fijarla en los ojos, sino en el mentón u orejas de quien se ubique enfrente, así como también en los objetos inanimados. Este instrumento abre las puertas a la detección temprana, al tratamiento adecuado y a la rehabilitación”, indicó la especialista.
“La prevalencia de autismo descendió de manera considerable y fue gracias al diagnóstico precoz. Esto último permite aprovechar el tiempo que otorga la plasticidad cerebral de los bebés. Algunos de ellos, dependiendo del tipo de intervención, pueden recuperarse”, aseguró.
El dispositivo se llama eyetracker (eye, ojo en inglés y tracker, rastreador en inglés) y uno de los objetivos es estudiar la población en los hospitales Penna, de Bahía Blanca, y Artémides Zatti, de Viedma.
“Lo novedoso de nuestro proyecto es desarrollar un software que use los mismos principios del dispositivo eye tracker ya que este último es muy costoso e inaccesible para países en desarrollo y aquí en Argentina no se cuenta con esta posibilidad de detección temprana de riesgo, precisamente por sus altísimos costos”, dijo.
El desarrollo utilizará plataformas open source y royalty free, que podrían ser distribuidas y utilizadas en forma gratuita sin infringir propiedad intelectual, patentes o derechos de uso. El software, asimismo, consolidará la información en una base de datos de uso común del grupo de investigación, de manera que puedan realizarse estadísticas, establecer fácilmente estudios transversales y longitudinales de grupos de pacientes y georreferenciar la información para conocer su distribución.
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“Poder utilizar este software en forma masiva va a permitir tener datos poblacionales y realizar análisis que tengan en cuenta cuestiones muy importantes como, por ejemplo, distribución geográfica, condiciones en los hogares de los niños, etc., que en la actualidad no se realizan y podrían tener un efecto importante en la gestión de políticas públicas”, agregó Delrieux, quien coordinó desde el Laboratorio de Ciencias de las Imágenes el desarrollo del software.