menu
close

Avance en el Análisis de Escritura con IA Detecta Signos Tempranos de Dislexia

Investigadores de la Universidad de Buffalo han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que analiza la escritura de los niños para detectar signos tempranos de dislexia y disgrafía. La tecnología, presentada en la revista SN Computer Science, busca agilizar la detección de estos trastornos del aprendizaje identificando patrones específicos en la escritura. Esta innovación podría ayudar a paliar la escasez nacional de logopedas y terapeutas ocupacionales, facilitando la detección precoz, especialmente en zonas desfavorecidas.
Avance en el Análisis de Escritura con IA Detecta Signos Tempranos de Dislexia

Un estudio pionero de la Universidad de Buffalo demuestra cómo la inteligencia artificial puede transformar la detección precoz de trastornos del aprendizaje mediante el análisis de la escritura, lo que podría ayudar a millones de niños a recibir una intervención a tiempo.

La investigación, publicada en la revista SN Computer Science, describe un marco para el análisis de la escritura basado en IA capaz de identificar indicadores de dislexia y disgrafía en niños pequeños. Dirigido por Venu Govindaraju, profesor distinguido de la SUNY y director del Instituto Nacional de IA para la Educación Excepcional, el equipo ha desarrollado una tecnología que analiza problemas de ortografía, mala formación de letras y dificultades en la organización de la escritura para detectar estos trastornos del aprendizaje.

Mientras que la disgrafía ha sido tradicionalmente más fácil de identificar a través de la escritura debido a sus manifestaciones físicas visibles, la dislexia supone un reto mayor, ya que afecta principalmente a la lectura y el habla. Sin embargo, los investigadores han descubierto que ciertos comportamientos en la escritura, especialmente los patrones de ortografía, pueden aportar pistas valiosas para la detección de la dislexia.

"Nuestro objetivo final es agilizar y mejorar la detección temprana de la dislexia y la disgrafía, y hacer que estas herramientas sean más accesibles, especialmente en áreas desfavorecidas", afirma Govindaraju, cuyo trabajo previo en el reconocimiento de escritura revolucionó la clasificación de correo para el Servicio Postal de EE. UU.

El equipo colaboró con Abbie Olszewski, de la Universidad de Nevada en Reno, quien co-desarrolló la Lista de Indicadores Conductuales de Disgrafía y Dislexia (DDBIC, por sus siglas en inglés). Esta herramienta identifica 17 señales conductuales que se producen antes, durante y después de la escritura. Los investigadores recopilaron muestras de escritura de estudiantes desde infantil hasta quinto de primaria para validar la herramienta DDBIC y entrenar los modelos de IA.

La tecnología forma parte de una iniciativa más amplia del Instituto Nacional de IA para la Educación Excepcional, que ha recibido una subvención de 20 millones de dólares de la National Science Foundation. El instituto está desarrollando dos tecnologías clave: el AI Screener, para la detección temprana universal, y el AI Orchestrator, para ayudar a los logopedas con intervenciones individualizadas.

La detección precoz es fundamental, ya que los trastornos del aprendizaje pueden afectar gravemente al desarrollo académico y socioemocional de un niño si no se abordan. Ante la escasez nacional de especialistas, este enfoque basado en IA podría democratizar el acceso a la detección y garantizar que más niños reciban el apoyo necesario en una etapa crucial de su desarrollo.

Source: Sciencedaily

Latest News