Un estudio revolucionario de la Universidad de Buffalo demuestra cómo la inteligencia artificial puede transformar la detección temprana de trastornos de aprendizaje mediante el análisis de la escritura, lo que podría ayudar a millones de niños a recibir intervenciones oportunas.
La investigación, publicada en la revista SN Computer Science, presenta un marco para el análisis de escritura impulsado por IA capaz de identificar indicadores de dislexia y disgrafía en niños pequeños. Dirigido por Venu Govindaraju, Profesor Distinguido de SUNY y director del Instituto Nacional de IA para la Educación Excepcional, el equipo desarrolló una tecnología que analiza problemas de ortografía, mala formación de letras y dificultades en la organización de la escritura para detectar estos trastornos de aprendizaje.
Si bien la disgrafía tradicionalmente ha sido más fácil de identificar a través de la escritura debido a sus manifestaciones físicas visibles, la dislexia representa un mayor reto ya que afecta principalmente la lectura y el habla. Sin embargo, los investigadores encontraron que ciertos comportamientos en la escritura, especialmente los patrones de ortografía, pueden ofrecer 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 estén más disponibles, especialmente en áreas desatendidas", señaló Govindaraju, cuyo trabajo previo en 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, 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 ocurren antes, durante y después de la escritura. Los investigadores recopilaron muestras de escritura de estudiantes de kínder a quinto grado para validar la herramienta DDBIC y entrenar los modelos de IA.
La tecnología forma parte de una iniciativa más amplia en el Instituto Nacional de IA para la Educación Excepcional, que recibió una subvención de 20 millones de dólares de la Fundación Nacional de Ciencias. El instituto está desarrollando dos tecnologías clave: el AI Screener para la detección temprana universal y el AI Orchestrator para asistir a los patólogos del habla con intervenciones individualizadas.
La detección temprana es crucial, ya que los trastornos de aprendizaje pueden afectar significativamente el desarrollo académico y socioemocional de un niño si no se abordan. Ante la escasez nacional de especialistas, este enfoque impulsado por IA podría democratizar el acceso a la detección y asegurar que más niños reciban el apoyo necesario en una etapa crítica de su desarrollo.