Un estudio innovador 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.
La investigación, publicada en la revista SN Computer Science el 14 de mayo de 2025, describe 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 SUNY en Ciencias de la Computación e Ingeniería, el equipo se basó en su trabajo pionero previo en tecnología de reconocimiento de escritura, utilizada por el Servicio Postal de Estados Unidos para la clasificación de correspondencia.
"Detectar estos trastornos del neurodesarrollo de manera temprana es fundamental para asegurar que los niños reciban la ayuda que necesitan antes de que impacte negativamente su aprendizaje y desarrollo socioemocional", explica Govindaraju, quien es el autor de correspondencia del estudio.
El sistema de IA analiza diversos aspectos de la escritura, incluyendo la formación de letras, el espaciado, la velocidad de escritura, la presión y los movimientos del bolígrafo. Puede detectar problemas de ortografía, organización y otros indicadores que podrían pasar desapercibidos en evaluaciones tradicionales. Mientras que investigaciones previas se han enfocado principalmente en la detección de la disgrafía, este nuevo enfoque busca identificar ambas condiciones de manera 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 recolectó muestras de escritura de estudiantes desde kínder hasta quinto grado y está utilizando estos datos para entrenar modelos de IA que puedan completar el proceso de detección.
Esta tecnología responde a una escasez crítica a nivel nacional de patólogos del habla y lenguaje y terapeutas ocupacionales, quienes normalmente diagnostican estas condiciones. Las herramientas de detección actuales, aunque efectivas, suelen ser costosas, consumir mucho tiempo y enfocarse en una sola condición a la vez. El enfoque impulsado por IA podría hacer que la detección temprana sea mucho más accesible, especialmente en comunidades marginadas.
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 lenguaje. Al permitir una intervención más temprana, esta tecnología podría mejorar significativamente los resultados educativos de millones de niños en todo el mundo.