La identificación se basa en los movimientos del niño en la sala de diagnóstico y en su interacción con el médico.

Investigadores israelíes desarrollaron una herramienta computarizada para identificar síntomas de autismo en niños, indicó en una publicación la Universidad Ben-Gurión en el sur de Israel.

La identificación se basa en los movimientos del niño en la sala de diagnóstico y en su interacción con el médico.

La nueva herramienta se basa en un singular algoritmo desarrollado por los investigadores, el cual les permite calcular una serie de medidas de la interacción entre el niño y el médico.

Estas medidas incluyen la distancia entre el niño y el médico, la dirección de la mirada del niño y cuánto se acerca el niño al médico o en qué medida lo evita.

El sistema se basa en la tecnología de cámara Kinect de Microsoft que puede detectar los movimientos de las personas.

En la actualidad, los médicos se concentran en decidir si el niño tiene autismo, pero tienen poco tiempo o capacidad para medir con precisión la severidad de los síntomas.

La nueva herramienta es un paso importante en la capacidad para medir directamente los síntomas en niños con autismo a través de monitorear sus movimientos durante las interacciones con otras personas.