Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) están liderando un innovador proyecto que busca abordar uno de los desafíos más significativos en la neuropsicología infantil: el diagnóstico diferencial entre el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) y el Trastorno del Espectro Autista (TEA). Estos dos trastornos del neurodesarrollo son altamente prevalentes y, a menudo, comparten síntomas, lo que dificulta su identificación precisa.
El proyecto, denominado BALIDA-AA (A Big dAta analytical pLatform for the dIfferential Diagnosis of ADHD and Autism Spectrum Disorder), tiene como objetivo desarrollar herramientas tecnológicas innovadoras que permitan una detección más temprana y precisa de estas condiciones. La catedrática Rosario Isabel Ferrer Cascales, investigadora principal del proyecto y coordinadora del Grupo de Psicología Aplicada a la Salud y Comportamiento Humano (PSYBHE) de la UA, destaca que “el objetivo final es mejorar la calidad de vida de los niños afectados y sus familias”.
En palabras de otro investigador principal, el catedrático Juan Carlos Trujillo Mondéjar, este es un esfuerzo pionero que combina tecnologías inmersivas, biometría, big data e inteligencia artificial para optimizar la toma de decisiones en la práctica clínica y avanzar en el estudio de la salud mental y el neurodesarrollo.
Números preocupantes sobre TDAH y TEA
A nivel global, se estima que el TDAH afecta aproximadamente al 5-7 % de los niños y al 2-5 % de los adultos. En España, las cifras indican una prevalencia del 6,8 % entre escolares. En cuanto al TEA, se calcula que 1 de cada 100 niños está afectado; en España, alrededor del 1,5 % recibe un diagnóstico dentro del espectro autista. Los investigadores subrayan que aunque ambos trastornos pueden compartir síntomas como distracción o problemas conductuales, sus orígenes y manifestaciones son diferentes. Por ello, enfatizan la importancia del diagnóstico diferencial.
Pilares tecnológicos para un diagnóstico más preciso
El enfoque multidisciplinar del equipo busca generar herramientas accesibles y escalables con un alto impacto clínico. Para ello, se desarrollará un sistema integral basado en tres pilares tecnológicos fundamentales.
El primero es la realidad extendida (RX), que incluye realidad virtual, aumentada y mixta para crear entornos inmersivos donde se evalúe el comportamiento en situaciones cercanas a la realidad. Esto permite reducir sesgos presentes en pruebas tradicionales.
Análisis biométrico y aprendizaje automático
El segundo pilar implica la captura de datos biométricos durante las experiencias previas. Se registrarán parámetros fisiológicos como actividad electrodérmica, frecuencia cardíaca y movimientos oculares para construir una base de datos multimodal que refleje las respuestas atencionales, cognitivas y emocionales de cada participante.
Finalmente, mediante inteligencia artificial (IA), se integrarán estos datos en modelos de aprendizaje automático capaces de identificar patrones distintivos asociados al TDAH y TEA. “Estas herramientas no solo facilitarán el diagnóstico clínico diferencial sino que también permitirán monitorizar la evolución individual de cada caso”, concluyen los catedráticos involucrados.
Dando inicio a este ambicioso proyecto con una duración prevista hasta 2029, BALIDA-AA ha recibido cerca de 600.000 euros en financiación a través del programa Prometeo 2025, destinado a grupos de investigación destacados por parte de la Generalitat Valenciana.
La noticia en cifras
| Cifra |
Descripción |
| 5-7% |
Prevalencia del TDAH en población pediátrica |
| 2-5% |
Prevalencia del TDAH en población adulta |
| 6,8% |
Prevalencia del TDAH en España (niños en edad escolar) |
| 1 de cada 100 |
Incidencia del TEA |
| 1,5% |
Porcentaje de niños diagnosticados dentro del espectro autista en España |
Si (
No(
