La IA predice los resultados del lenguaje en niños con implantes cocleares
- 30 dic 2025
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Un estudio internacional pionero ha revelado que un modelo avanzado de IA que utiliza aprendizaje por transferencia profunda (deep transfer learning) puede predecir los resultados del lenguaje hablado en niños con implantes cocleares con un 92 % de precisión. Publicada en JAMA Otolaryngology-Head & Neck Surgery, la investigación marca un cambio significativo hacia un enfoque de "predecir para prescribir" en la salud auditiva pediátrica.
Si bien los implantes cocleares son el tratamiento principal para niños con pérdida auditiva de severa a profunda, el desarrollo del lenguaje hablado resultante puede ser muy variable en comparación con los niños con audición típica. Al utilizar resonancias magnéticas (RM) cerebrales previas a la implantación, esta nueva herramienta de IA identifica qué niños tienen probabilidades de tener mayores dificultades, lo que permite a los médicos ofrecer una terapia intensificada mucho antes para optimizar su desarrollo del habla.
El estudio fue excepcionalmente robusto e involucró a 278 niños de centros en Hong Kong, Australia y los Estados Unidos. La IA fue entrenada con conjuntos de datos altamente heterogéneos que incluían tres idiomas diferentes (inglés, español y cantonés) y diversos protocolos de escaneo cerebral. A pesar de estas complejidades, el modelo de aprendizaje profundo superó a los métodos tradicionales de aprendizaje automático en todas las medidas de resultados.
La Dra. Nancy M. Young, autora principal del estudio y directora médica del Hospital Infantil Lurie de Chicago, enfatizó la viabilidad global de la herramienta. "Nuestros resultados respaldan la viabilidad de un modelo de IA único como una herramienta de pronóstico robusta para los niños atendidos por programas de implantes cocleares en todo el mundo", afirmó Young, destacando su potencial para guiar la intervención individualizada.
La investigación, que contó con el apoyo de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) y el Consejo de Becas de Investigación de Hong Kong, sugiere que el modelo de "predecir para prescribir" puede servir como un recurso universal y escalable. Al determinar la trayectoria del desarrollo de un niño antes de la cirugía, los proveedores de atención médica pueden ir más allá de un enfoque de "talla única" hacia un futuro de medicina de precisión personalizada.
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