Introducción

: El Trastorno del Espectro Autista (TEA) es un trastorno del neurodesarrollo, y sus procedimien tos tradicionales de evaluación encuentran ciertas li mitaciones. El actual campo de investigación sobre TEA está explorando y respaldando métodos innovadores para evaluar el trastorno tempranamente, basándose en la detección automática de biomarcadores. Sin embargo, muchos de estos procedimientos carecen de validez ecológica en sus mediciones. En este contexto, la reali dad virtual (RV) presenta un prometedor potencial para registrar objetivamente bioseñales mientras los usuarios experimentan situaciones ecológicas.

Métodos

: Este estudio describe un novedoso y lúdi co procedimiento de RV para la evaluación temprana del TEA, basado en la grabación multimodal de bio señales. Durante una experiencia de RV con 12 esce nas virtuales, se midieron la mirada, las habilidades motoras, la actividad electrodermal y el rendimiento conductual en 39 niños con TEA y 42 compañeros de control. Se desarrollaron modelos de aprendizaje automático para identificar biomarcadores digitales y clasificar el autismo.

Resultados

: Las bioseñales reportaron un rendimien to variado en la detección del TEA, mientras que el modelo resultante de la combinación de los modelos de las bioseñales demostró la capacidad de identificar el TEA con una precisión del 83% (DE = 3%) y un AUC de 0.91 (DE = 0.04).

Discusión

: Esta herramienta de detección pue de respaldar el diagnóstico del TEA al reforzar los resultados de los procedimientos tradicionales de evaluación.