Un modelo de inteligencia artificial (IA) que utiliza aprendizaje profundo –la forma más avanzada de aprendizaje automático– ha predicho con una precisión del 92% los resultados del desarrollo del lenguaje hablado entre uno y tres años después de la implantación de un implante coclear (dispositivo auditivo electrónico implantado), según un amplio estudio internacional publicado en JAMA Otolaryngology-Head & Neck Surgery.
Si bien la implantación coclear es el único tratamiento eficaz para mejorar la audición y permitir el desarrollo del lenguaje hablado en niños con pérdida auditiva severa o profunda, la evolución del lenguaje hablado después de una implantación temprana es más variable en comparación con los niños que nacen con audición normal. Identificar a los niños con mayor probabilidad de tener dificultades con el lenguaje hablado antes de la implantación permitiría ofrecer una terapia más intensiva desde el principio para mejorar su capacidad de expresión.
Los investigadores entrenaron modelos de IA para predecir los resultados basándose en resonancias magnéticas cerebrales preimplantación de 278 niños de Hong Kong, Australia y Estados Unidos, que hablaban tres idiomas diferentes (inglés, español y cantonés). Los tres centros del estudio también utilizaron diferentes protocolos para escanear el cerebro y diferentes medidas de resultados.
Este tipo de conjuntos de datos complejos y heterogéneos son problemáticos para el aprendizaje automático tradicional, pero el estudio demostró excelentes resultados con el modelo de aprendizaje profundo. Superó a los modelos tradicionales de aprendizaje automático en todas las medidas de resultados.
«Nuestros resultados respaldan la viabilidad de un único modelo de IA como una herramienta de pronóstico robusta para los resultados del lenguaje en niños atendidos por programas de implantes cocleares en todo el mundo. Este es un avance emocionante para el campo», afirmó la autora principal, Nancy M. Young, MD, Directora Médica de Audiología y Programas de Implantes Cocleares del Ann & Robert H. Lurie Children’s Hospital de Chicago, el centro estadounidense en el estudio.
Esta herramienta impulsada por IA permite un enfoque de ‘predecir para prescribir’ para optimizar el desarrollo del lenguaje al determinar qué niño podría beneficiarse de una terapia más intensiva.
Nancy M. Young, Ann & Robert H. Lurie Children’s Hospital de Chicago
Este trabajo fue apoyado por la subvención Research Grants Council de Hong Kong GRF14605119, National Institutes of Health R21DC016069 y R01DC019387.
La Dra. Young ocupa la Cátedra Lillian S. Wells de Otorrinolaringología Pediátrica en Lurie Children’s. También es Profesora de Otorrinolaringología en la Northwestern University Feinberg School of Medicine, y Profesora y Fellow en Knowles Hearing Center, Departamento de Ciencias de la Comunicación y Trastornos del Habla en la Northwestern University School of Communication.
El Programa de Implantes Cocleares de Lurie Children’s es uno de los más grandes y experimentados del mundo, con más de 2,000 procedimientos de implantes cocleares realizados desde su inicio en 1991.
Fuente:
Referencia del artículo:
Wang, Y., et al. (2025) Forecasting Spoken Language Development in Children With Cochlear Implants Using Preimplant Magnetic Resonance Imaging. JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery. DOI:10.1001/jamaoto.2025.4694. https://jamanetwork.com/journals/jamaotolaryngology/fullarticle/2842669.
