La evaluación del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) ha evolucionado notablemente gracias a los avances tecnológicos. La empresa sueca Qbtech, con sede en Estocolmo y fundada en 2002, ha transformado el diagnóstico del TDAH, integrando mediciones objetivas con la experiencia clínica. Esto ha facilitado la toma de decisiones más informadas por parte de los profesionales. Con más de un millón de pruebas completadas en 14 países, los productos de Qbtech, como QbTest y QbCheck, han recibido la aprobación de la FDA y tienen el marcado CE, posicionándose como herramientas fundamentales para la evaluación del TDAH. Recientemente, Qbtech ha lanzado QbMobile, una nueva herramienta de evaluación para smartphones que utiliza Amazon Web Services (AWS) para realizar pruebas directamente en los dispositivos de los pacientes.
Esta innovación busca democratizar el acceso a evaluaciones objetivas del TDAH, un trastorno que afecta a millones a nivel global. Los diagnósticos tradicionales suelen requerir múltiples visitas y largas esperas. Aunque Qbtech ya había avanzado en evaluaciones con webcams, la introducción de tecnología móvil aún más accesible se veía como un paso necesario. Para transformar las capturas de cámaras y datos de sensores en evaluaciones validadas clínicamente, Qbtech ha desarrollado y perfeccionado complejos flujos de datos multimodales.
La empresa ha aplicado técnicas de aprendizaje automático, seleccionando el algoritmo Binary LightGBM para evaluar el TDAH. Este modelo se compone de 24 características, basadas en seguimiento facial, movimientos de cabeza, y patrones de errores durante las pruebas, así como otras indicaciones demográficas. Gracias a las herramientas Scikit-learn y SHAP, se ha evaluado la importancia de estas características, permitiendo al modelo identificar patrones sutiles de atención, hiperactividad e impulsividad.
Un desarrollo crucial de Qbtech fue la capacidad de procesamiento paralelo en la nube, utilizándolo para reducir el tiempo de procesamiento de dos días a solo 30 minutos. Esto permitió que el equipo realizara 20 iteraciones de desarrollo de manera eficiente, acelerando el ciclo de desarrollo del modelo.
La validación clínica de QbMobile demostró que la evaluación en smartphones mantiene los altos estándares clínicos de los productos existentes de Qbtech. Esto facilita diagnósticos completamente remotos, simplificando el proceso para pacientes con dificultades logísticas para asistir a consultas clínicas. La tecnología en la nube garantiza no solo la escalabilidad, sino también seguridad en el manejo de datos, cumpliendo con las normativas sanitarias y respetando la privacidad de los pacientes.
Qbtech tiene planes de mejorar aún más su modelo, explorando flujos de datos adicionales y patrones de comportamiento que puedan expandir sus capacidades diagnósticas a otras áreas más allá del TDAH. La inteligencia artificial en el ámbito de la salud mental no solo promete mejor acceso a servicios especializados, sino que también podría transformar los procesos terapéuticos con diagnósticos más precisos, adaptándose a un entorno digitalizado.
