{"id":179055,"date":"2025-08-15T12:26:32","date_gmt":"2025-08-15T18:26:32","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?post_type=divulgacion-ciencia&p=179055"},"modified":"2025-08-25T16:15:12","modified_gmt":"2025-08-25T22:15:12","slug":"modelo-predictivo-del-crecimiento","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/modelo-predictivo-del-crecimiento\/","title":{"rendered":"La IA que detecta a tiempo problemas de crecimiento infantil"},"content":{"rendered":"\n

Por <\/em>Mauro Rodr\u00edguez-Mar\u00edn<\/em><\/a> y <\/em>Luis Gustavo Orozco-Alatorre<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Cuando Camila ten\u00eda siete a\u00f1os, sus padres notaron que segu\u00eda siendo la m\u00e1s bajita del sal\u00f3n. \u201cEs normal, ya crecer\u00e1\u201d, les dec\u00edan. Sin embargo, algo no cuadraba. Tras meses de espera para ver a un especialista, obtuvieron un diagn\u00f3stico de retraso del crecimiento que pudo haberse detectado antes. <\/p>\n\n\n\n

Esta historia \u2014que ocurre todos los d\u00edas en muchos hogares\u2014 inspir\u00f3 el desarrollo de una herramienta que combina inteligencia artificial, datos cl\u00ednicos abiertos y atenci\u00f3n pedi\u00e1trica.<\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de la investigaci\u00f3n Avances en la evaluaci\u00f3n del crecimiento pedi\u00e1trico con aprendizaje autom\u00e1tico: Superando los desaf\u00edos del diagn\u00f3stico y la monitorizaci\u00f3n temprana<\/em><\/a>, se analiz\u00f3 un conjunto de datos biom\u00e9tricos y demogr\u00e1ficos provenientes de instituciones p\u00fablicas, con el objetivo de desarrollar un modelo de regresi\u00f3n log\u00edstica <\/strong>que permite identificar desviaciones en el crecimiento infantil de forma precisa, r\u00e1pida y comprensible.<\/p>\n\n\n\n

En el caso hipot\u00e9tico de Camila, a quien desde los siete a\u00f1os se le sospechaba un trastorno del crecimiento que tard\u00f3 en confirmarse, la herramienta mencionada en el estudio permitir\u00eda un diagn\u00f3stico mucho m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

Modelo predictivo del crecimiento<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Las herramientas de regresi\u00f3n log\u00edstica <\/em>est\u00e1n <\/em>basadas en el aprendizaje autom\u00e1tico, y su ventaja es que proporcionan resultados categ\u00f3ricos interpretables \u2014como la presencia o ausencia de alg\u00fan riesgo\u2014, lo que facilita su integraci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos y educativos, y contribuye a una detecci\u00f3n m\u00e1s oportuna de posibles trastornos del desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

Gracias a su capacidad para identificar factores de riesgo de manera temprana, esta herramienta ya es utilizada ampliamente en investigaciones m\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n

En nuestro proyecto, empleamos esta herramienta como base para desarrollar un modelo que predice y contribuye a la detecci\u00f3n oportuna de se\u00f1ales de alerta cl\u00ednica por parte de los profesionales de la salud.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, el modelo propuesto nos permite detectar desviaciones en la estatura infantil con una precisi\u00f3n del 94.65%<\/strong>, pues a diferencia de otros m\u00e9todos que predicen valores num\u00e9ricos, este enfoque entrega resultados categ\u00f3ricos (por ejemplo: \u201cs\u00ed o no\u201d, \u201cpositivo o negativo\u201d) a partir de variables como edad, peso, estatura o antecedentes del paciente.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, este modelo es explicativo, porque tambi\u00e9n permite interpretar cu\u00e1les de estas variables influyen m\u00e1s en la probabilidad de una desviaci\u00f3n en el crecimiento. <\/p>\n\n\n\n

Cabe destacar que, aunque no diagnostica un trastorno espec\u00edfico, este modelo genera una alerta comprensible y cl\u00ednicamente \u00fatil, <\/strong>se\u00f1alando cuando un ni\u00f1o o ni\u00f1a podr\u00eda estar fuera del rango esperado, lo que orienta al m\u00e9dico hacia una evaluaci\u00f3n m\u00e1s detallada.<\/p>\n\n\n\n

Este enfoque explicativo marca una diferencia clave respecto a otros algoritmos m\u00e1s complejos. Aqu\u00ed, los datos no reemplazan al juicio m\u00e9dico: lo complementan. <\/p>\n\n\n\n

La herramienta puede se\u00f1alar, por ejemplo, que un ni\u00f1o presenta una estatura por debajo del percentil cinco, considerando su edad, sexo y contexto poblacional. Esto activa una alerta temprana que puede conducir a una consulta oportuna<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Resultados cl\u00ednicos<\/h2>\n\n\n\n

Nuestro modelo de regresi\u00f3n log\u00edstica fue entrenado con una base de datos biom\u00e9tricos y demogr\u00e1ficos de m\u00e1s de 2,400 registros de ni\u00f1os y ni\u00f1as<\/strong>, la cual fue obtenida del Pediatric Growth Data Set de Stanford Medicine Children\u2019s Health<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

El algoritmo logr\u00f3 una sensibilidad del 91.03% (capacidad para detectar correctamente los casos positivos). Adem\u00e1s, la base de datos puede consultarse en GitHub, lo que facilita su implementaci\u00f3n en distintos contextos hospitalarios o educativos, y contribuye a garantizar la reproducibilidad de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo de este proyecto de investigaci\u00f3n es facilitar el diagn\u00f3stico temprano, especialmente en contextos de escasos recursos<\/strong> o con largas listas de espera para atenci\u00f3n pedi\u00e1trica especializada.<\/p>\n\n\n\n

Este avance tiene implicaciones cl\u00ednicas y sociales, pues detectar a tiempo un trastorno del crecimiento puede marcar la diferencia<\/strong> entre un tratamiento efectivo y un problema cr\u00f3nico. <\/p>\n\n\n\n

Un diagn\u00f3stico temprano hace la diferencia<\/h2>\n\n\n\n

Es importante saber que el crecimiento de un infante sigue una secuencia predecible, con ciertos hitos f\u00edsicos y del desarrollo que ocurren aproximadamente a la misma edad en todas las poblaciones. Sin embargo, diversos factores pueden contribuir a problemas de crecimiento en ni\u00f1os y adolescentes<\/strong>, frecuentemente derivados de influencias gen\u00e9ticas, nutricionales, ambientales<\/strong>, psicosociales u hormonales. <\/p>\n\n\n\n

La baja estatura familiar se debe a un rasgo gen\u00e9tico, mientras que el retraso del crecimiento y del desarrollo puberal suele compensarse posteriormente. Factores como la desnutrici\u00f3n y el estr\u00e9s psicosocial tambi\u00e9n pueden afectar este proceso. <\/p>\n\n\n\n

Otras causas que influyen en los trastornos de crecimiento incluyen desequilibrios endocrinos, como la deficiencia de la hormona del crecimiento<\/strong> y el hipotiroidismo, que pueden provocar un retraso en el crecimiento, lo que resalta la importancia de un enfoque hol\u00edstico para el diagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

Identificar las diversas causas es fundamental para implementar estrategias de tratamiento. El seguimiento regular y la adherencia al tratamiento prescrito son fundamentales<\/strong> para asegurar un progreso efectivo a largo plazo, especialmente durante per\u00edodos cr\u00edticos de crecimiento, como la adolescencia. <\/p>\n\n\n\n

Referencia <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Rodr\u00edguez-Mar\u00edn, M., y Orozco-Alatorre, LG (2025). <\/em>Avances en la evaluaci\u00f3n del crecimiento pedi\u00e1trico con aprendizaje autom\u00e1tico: Superando los desaf\u00edos del diagn\u00f3stico y la monitorizaci\u00f3n temprana<\/em><\/a>. Children , 12 (3), 317<\/em><\/p>\n\n\n\n

Autores<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Mauro Rodr\u00edguez Mar\u00edn<\/strong>. Profesor de la Escuela de Negocios del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, campus Guadalajara, donde se desempe\u00f1a como docente, investigador y consultor en el departamento de Mercadotecnia y An\u00e1lisis. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNII) nivel C de la Secihti y cuenta con un posdoctorado en Data Analytics <\/em>por el programa conjunto entre el Tec y la Universidad de Texas en San Antonio (UTSA). Sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n incluyen planeaci\u00f3n de la demanda, inteligencia artificial aplicada a negocios, salud, an\u00e1lisis de datos y turismo. Tambi\u00e9n ha sido profesor visitante en universidades como Yale (EEUU)  y Jean Moulin Lyon III (Francia). <\/p>\n\n\n\n

Luis Gustavo Orozco Alatorre.<\/strong> Profesor de Pediatr\u00eda en el Centro Universitario de Ciencias de la Salud de la Universidad de Guadalajara y miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), nivel 1. Ha sido jefe del Programa de Especialidad en Pediatr\u00eda del Nuevo Hospital Civil de Guadalajara \u201cDr. Juan I. Menchaca\u201d, acreditado por el PNPC del SECIHTI. Cuenta con m\u00e1s de 33 a\u00f1os de pr\u00e1ctica privada y est\u00e1 certificado por el Consejo Mexicano de Pediatr\u00eda. Es expresidente del Colegio de Pediatr\u00eda de Jalisco, A.C. y miembro de la Academia Mexicana de Pediatr\u00eda, A.C. Sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n incluyen el desarrollo y crecimiento infantil, patolog\u00edas en la edad pedi\u00e1trica, enfermedades infecciosas y medicina perinatal.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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