La evaluación y diagnóstico del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) ha pasado por una transformación significativa gracias a la innovación tecnológica. Tradicionalmente, este proceso ha dependido de observaciones clínicas y evaluaciones conductuales, que, aunque valiosas, pueden ser complejas y consumir tiempo. Qbtech, una empresa sueca fundada en 2002 en Estocolmo, ha revolucionado este método integrando mediciones objetivas con experiencia clínica, facilitando a los profesionales la toma de decisiones diagnósticas más informadas.

Con más de un millón de pruebas realizadas en 14 países, los productos de Qbtech, como QbTest y QbCheck, han obtenido la aprobación de la FDA y el marcado CE, convirtiéndose en herramientas vitales para la evaluación objetiva del TDAH. Recientemente, la empresa ha ampliado su propuesta con la introducción de QbMobile, una evaluación diseñada para smartphones que utiliza Amazon Web Services (AWS) para ofrecer pruebas clínicas directamente en los dispositivos de los pacientes.

Esta nueva herramienta tiene como objetivo democratizar el acceso a evaluaciones precisas del TDAH, un trastorno que afecta a millones de personas en todo el mundo. Los diagnósticos convencionales suelen implicar largas esperas y múltiples visitas clínicas. Si bien las soluciones de Qbtech ya habían progresado con evaluaciones a través de webcams y en clínicas, la compañía vio la oportunidad de expandir su alcance mediante la tecnología móvil.

Para convertir las alimentaciones de cámaras y sensores en evaluaciones clínicamente validadas, Qbtech ha implementado técnicas de aprendizaje automático avanzadas, seleccionando el algoritmo Binary LightGBM como el modelo principal para la evaluación del TDAH. Este modelo utiliza 24 características derivadas del seguimiento facial, movimientos de la cabeza, patrones de errores y otros indicadores demográficos.

Un avance significativo fue el uso de procesamiento paralelo en la nube, aprovechando la potencia de AWS para reducir el tiempo de procesamiento de características de datos de dos días a solo 30 minutos. Esto permitió realizar 20 iteraciones de desarrollo de manera más eficiente, acelerando el ciclo de desarrollo del modelo.

La validación clínica de QbMobile confirmó que esta evaluación en smartphones mantiene los altos estándares clínicos de los productos existentes de Qbtech, permitiendo diagnósticos totalmente remotos y facilitando el acceso a pacientes con desafíos logísticos. Además, el uso de la nube garantiza la escalabilidad del servicio y la seguridad de los datos de los pacientes.

Mirando hacia el futuro, Qbtech planea explorar más flujos de datos y entradas de sensores para mejorar la precisión de las evaluaciones, ampliando sus capacidades diagnósticas más allá del TDAH. La inteligencia artificial en la salud mental no solo promete mejorar el acceso a servicios especializados, sino también transformar los procesos terapéuticos con diagnósticos más rápidos y precisos, adaptándose a un mundo cada vez más digitalizado.