Un estudio pionero de la Universidad de Buffalo demuestra cómo la inteligencia artificial puede transformar la detección temprana de trastornos del aprendizaje en niños a través del análisis de la escritura a mano.
La investigación, publicada en la revista SN Computer Science el 14 de mayo de 2025, presenta un marco que utiliza IA para identificar patrones sutiles en la escritura de los niños que se correlacionan con la dislexia y la disgrafía. Liderado por Venu Govindaraju, profesor distinguido de SUNY en Ciencias de la Computación e Ingeniería, el equipo se basó en su trabajo previo en tecnología de reconocimiento de escritura utilizada por el Servicio Postal de EE. UU. para la clasificación de correo.
"Detectar estos trastornos del neurodesarrollo de forma temprana es fundamental para garantizar que los niños reciban la ayuda que necesitan antes de que afecte negativamente a su aprendizaje y desarrollo socioemocional", explica Govindaraju, autor principal del estudio.
El sistema de IA analiza diversos aspectos de la escritura, como la formación de las letras, el espaciado, la velocidad de escritura, la presión y los movimientos del bolígrafo. Puede detectar problemas de ortografía, dificultades de organización y otros indicadores que podrían pasar desapercibidos en las evaluaciones tradicionales. Mientras que investigaciones anteriores se centraban principalmente en la detección de la disgrafía, este nuevo enfoque busca identificar ambas condiciones de forma simultánea.
Para desarrollar sus modelos, los investigadores colaboraron con Abbie Olszewski, de la Universidad de Nevada, Reno, quien co-desarrolló la Lista de Indicadores Conductuales de Disgrafía y Dislexia (DDBIC, por sus siglas en inglés). El equipo recogió muestras de escritura de alumnos desde infantil hasta quinto de primaria y está utilizando estos datos para entrenar modelos de IA capaces de realizar el proceso de cribado.
Esta tecnología responde a una importante escasez nacional de logopedas y terapeutas ocupacionales, que son quienes normalmente diagnostican estas condiciones. Las herramientas de cribado actuales, aunque eficaces, suelen ser costosas, requieren mucho tiempo y se centran en una sola condición cada vez. El enfoque basado en IA podría hacer que la detección temprana sea mucho más accesible, especialmente en comunidades desfavorecidas.
Este trabajo forma parte del National AI Institute for Exceptional Education, una organización de investigación liderada por la Universidad de Buffalo que desarrolla sistemas de IA para identificar y ayudar a niños pequeños con trastornos del procesamiento del habla y el lenguaje. Al posibilitar una intervención más temprana, esta tecnología podría mejorar significativamente los resultados educativos de millones de niños en todo el mundo.