Baltimore, MD. 28 de julio de 2026-Investigadores del Kennedy Krieger Institute y Penn Engineering anuncian el desarrollo de un sistema avanzado de inteligencia artificial que mide la capacidad de un niño para imitar movimientos corporales sencillos utilizando grabaciones de video comunes. La Evaluación Computarizada de Imitación Motora, o CAMI-2DNet, acerca a los investigadores a un método expansible y objetivo para evaluar la imitación, que constituye un importante marcador conductual asociado al autismo.
Los niños con autismo suelen imitar los movimientos de forma diferente a sus compañeros neurotípicos, lo que convierte a la imitación motora en un indicador importante durante las evaluaciones del desarrollo.
Video de René Vidal y Kaleab Kinfu, de Penn Engineering, en colaboración con el Dr. Stewart Mostofsky, del Kennedy Krieger Institute/em>
"La imitación motora es un pilar fundamental para el desarrollo social", afirmó el Dr. Stewart H. Mostofsky, director del Center for Neurodevelopmental and Imaging Research del Kennedy Krieger Institute y coautor del estudio. "Nuestro objetivo a largo plazo es comprender mejor las diferencias individuales en el autismo y contribuir a diseñar intervenciones que tengan en cuenta dichas diferencias".
Tradicionalmente, la medición de la imitación motora ha requerido sistemas especializados de captura de movimiento o un minucioso análisis manual realizado por expertos capacitados, lo que ha limitado dónde y con qué frecuencia se pueden llevar a cabo estas evaluaciones.
"Al sustituir el hardware especializado y el análisis manual por la visión inteligente por computadora, podemos contribuir a que las evaluaciones objetivas del comportamiento sean más accesibles para los profesionales clínicos y las familias", afirmó René Vidal, profesor de la Rachleff University, director de la Iniciativa de Innovación en Ingeniería y Ciencia de Datos y autor principal del estudio.
CAMI-2DNet no está diseñado para diagnosticar el autismo por sí solo ni para sustituir la experiencia de los médicos. En cambio, ofrece una medida objetiva que puede complementar las evaluaciones existentes, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más fundamentadas y permite a los investigadores realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo.
"Esperamos que herramientas como CAMI-2DNet puedan reducir las barreras que impiden realizar evaluaciones oportunas y de alta calidad", afirmó el autor principal y doctorando Kaleab Kinfu.
El estudio sobre CAMI-2DNet se publicó en IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
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Acerca de Kennedy Krieger Institute:
Kennedy Krieger Institute, una organización sin fines de lucro reconocida internacionalmente que se encuentra en el área metropolitana de Baltimore-Washington, D.C., transforma la vida de más de 30,000 personas por año con terapias de bienestar, salud del comportamiento y servicios médicos para pacientes hospitalizados y ambulatorios; servicios comunitarios y en el hogar; programas en escuelas; capacitación y educación para profesionales, y defensa. Kennedy Krieger ofrece una gran variedad de servicios para niños, adolescentes y adultos con enfermedades, trastornos y lesiones que afectan el sistema nervioso, con diferentes niveles de gravedad. El Instituto reúne a un equipo de investigadores que contribuyen a la comprensión de cómo se desarrollan los trastornos y que, además, son pioneros en nuevas intervenciones y métodos de diagnóstico temprano, prevención y tratamiento. Visite KennedyKrieger.org para obtener más información acerca de Kennedy Krieger.
