Avances y tecnología mejoran la detección temprana del autismo

El diagnóstico del autismo vive un momento de transformación impulsado por la tecnología, la investigación y la conciencia social. Los avances recientes buscan identificar señales de autismo en edades más tempranas, incluso antes de los 24 meses, reduciendo retrasos que impactan intervenciones críticas.

Tatiana Montoya, docente de Psicología y miembro de la Jefatura de Enseñanza y Aprendizaje (JEA) de la Universidad Franz Tamayo (Unifranz), explica que “las herramientas de evaluación del autismo han evolucionado, porque ahora tenemos certificación No cualquier psicólogo profesional puede evaluar un niño autista, por ejemplo, algún espectro. Tenemos certificación”.

Este enfoque garantiza estándares internacionales y trabajo interdisciplinario, involucrando psicólogos, pediatras y especialistas en desarrollo infantil.

De la misma manera, plataformas basadas en inteligencia artificial (IA) y algoritmos de machine learning analizan patrones de lenguaje, interacción social y expresiones faciales, logrando precisiones de hasta 92% en detecciones tempranas, superando las escalas tradicionales como M-CHAT.

Complementariamente, biomarcadores neurológicos y genéticos —como EEG Electroencefalograma portátil o paneles proteómicos séricos (conjuntos de proteínas específicas analizadas en el suero sanguíneo) — permiten identificar desbalances espectrales o correlaciones con la gravedad del trastorno, prometiendo cribados más accesibles y objetivos.

El trastorno del espectro autista (TEA) es un trastorno de neurodesarrollo, caracterizado por dificultades en la comunicación social, comportamientos repetitivos y una gran heterogeneidad en su presentación.

En los últimos años, ha habido avances significativos en diagnóstico, impulsados por estudios genéticos, neuroimagen y herramientas de detección temprana. Sin embargo, persisten desafíos como la variabilidad de síntomas, la falta de biomarcadores universales y barreras en el acceso a servicios

Entre los avances clínicos también destaca la mejora en pruebas estandarizadas como ADOS-2 y M-CHAT, refinadas para mejorar sensibilidad y especificidad en distintos grupos de edad. Además, la investigación ha ampliado la comprensión de cómo el autismo se manifiesta en mujeres y adultos jóvenes, reduciendo la invisibilidad de estos casos.

La combinación de diagnóstico temprano, tecnología y formación profesional ha permitido capacitar a pediatras, psicólogos y psiquiatras en la identificación de signos precoces, promoviendo un enfoque más inclusivo y preciso.

A pesar de estos logros, persisten desafíos importantes. El acceso desigual a especialistas y pruebas continúa siendo un problema crítico en países de ingresos medios y bajos, como Bolivia y gran parte de Latinoamérica, donde el subdiagnóstico en áreas rurales puede alcanzar hasta el 70%.

La diversidad de síntomas del espectro autista aumenta el riesgo de sobrediagnóstico, mientras que la falta de biomarcadores definitivos obliga a depender de la evaluación clínica. “Es importante entender que un niño con autismo es un niño con todas las capacidades. Se puede hacer prevención a nivel de sociabilidad, pero el diagnóstico en sí es un diagnóstico de por vida, al que nos tenemos que acostumbrar y debemos valorarlo y reconocerlo”, afirma Montoya.

La conciencia social y la formación profesional son fundamentales para enfrentar estos desafíos. Programas de intervención temprana aún insuficientes, el estigma social y la necesidad de políticas públicas que garanticen apoyos continuos limitan la efectividad de los diagnósticos.

La tecnología permite analizar cómo interactúan las personas a través de simulaciones, lo que reduce errores de observación hasta en un 40%, mientras que los algoritmos de inteligencia artificial identifican patrones que ayudan a detectar mejor el autismo en mujeres y en casos menos comunes.

Este enfoque integra también la neurodiversidad, que cambia el paradigma de “trastorno” a “variación”, reconociendo que los individuos con autismo poseen habilidades únicas que deben valorarse y potenciarse.

Es así que el diagnóstico del autismo combina innovación tecnológica, biomarcadores emergentes, pruebas clínicas refinadas y mayor conciencia social. Sin embargo, la equidad en el acceso, la estandarización global y la aceptación comunitaria siguen siendo desafíos pendientes.

La clave está en vincular ciencia, formación profesional y políticas públicas que garanticen un acompañamiento integral, temprano y respetuoso de las capacidades de cada persona dentro del espectro autista.