Uso de herramientas de inteligencia artificial para la detección temprana de alteraciones del neurodesarrollo en la primera infancia: Revisión sistemática 2020-2026

Resumen

Esta revisión sistemática analiza la evidencia científica publicada entre 2020 y mayo de 2026 sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial para apoyar la detección temprana de alteraciones del neurodesarrollo en niños de 0 a 5 años. El estudio se estructuró conforme a PRISMA 2020 y organizó la evidencia en función de las modalidades de datos, las familias algorítmicas, la condición objetivo y las exigencias de validación clínica. Se consideraron investigaciones que aplicaron aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural, análisis acústico, seguimiento ocular, registros clínicos electrónicos y enfoques multimodales. Los hallazgos muestran un campo en rápida expansión, concentrado principalmente en el cribado del trastorno del espectro autista y, en menor medida, en la predicción temprana de parálisis cerebral mediante análisis automatizado de movimientos espontáneos. Aunque varios estudios reportan desempeños prometedores en exactitud, sensibilidad, especificidad y AUC, la robustez de la evidencia se encuentra condicionada por la heterogeneidad metodológica, el predominio de validaciones internas, la limitada evaluación prospectiva y la escasa comprobación del rendimiento por subgrupos. La revisión concluye que la inteligencia artificial posee valor como andamiaje técnico para fortalecer el tamizaje temprano, la vigilancia del desarrollo y la priorización de derivaciones; sin embargo, su adopción en salud y educación infantil exige validación externa, explicabilidad, supervisión profesional, protección reforzada de datos y criterios de equidad diagnóstica.