La primera vez que un beb\u00e9 dice \u201cmam\u00e1\u201d o \u201cpap\u00e1\u201d suele convertirse en un recuerdo para toda la vida. Pero antes de hablar, las infancias aprenden a escuchar. Como cuidadores, damos por sentado que nos oyen cuando les hablamos, cuando les ense\u00f1amos palabras y sonidos. \u00bfQu\u00e9 ocurre cuando ese proceso no sucede como deber\u00eda?<\/p>\n\n\n\n
De acuerdo con investigaciones de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS)<\/a>, las infancias con alg\u00fan grado de p\u00e9rdida auditiva<\/a> pueden enfrentar dificultades en el desarrollo del lenguaje, lo que impacta su educaci\u00f3n y sus habilidades sociales. Aun as\u00ed, se estima que el 60% de las causas de este padecimiento<\/a> son prevenibles<\/strong>, siempre que se detecten y traten a tiempo.<\/p>\n\n\n\n El reto est\u00e1 en que muchos pa\u00edses de ingresos bajos y medios no cuentan con los recursos suficientes para identificar la p\u00e9rdida auditiva de manera oportuna. Para atender este problema, un equipo de investigadores del Hospital Zambrano Hellion<\/a> de TecSalud<\/a> del Tec de Monterrey<\/strong> trabaja en la implementaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial<\/a> (IA) que apoyen a los otorrinolaring\u00f3logos en el diagn\u00f3stico de p\u00e9rdida auditiva en infantes.<\/p>\n\n\n\n El objetivo del equipo es desarrollar una plataforma que permita a los m\u00e9dicos ingresar los datos del paciente y recibir, a partir de modelos de IA, predicciones sobre posibles diagn\u00f3sticos y complicaciones futuras, basadas en el conocimiento previamente generado por especialistas.<\/p>\n\n\n\nIA m\u00e9dica para apoyar el diagn\u00f3stico auditivo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n