En un campo tradicionalmente dominado por largas evaluaciones clínicas y observaciones conductuales, la empresa sueca Qbtech, fundada en Estocolmo en 2002, ha dado un giro innovador al proceso de diagnóstico del Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH). Al combinar mediciones objetivas con la experiencia clínica, Qbtech ha logrado simplificar el diagnóstico del TDAH, permitiendo a los profesionales de la salud tomar decisiones más informadas y eficientes.
Con más de un millón de pruebas realizadas en 14 países, sus herramientas como QbTest y QbCheck, aprobadas por la FDA y con marcado CE, se han consolidado como soluciones efectivas para el diagnóstico objetivo del TDAH. La reciente innovación en su arsenal, QbMobile, introduce una plataforma nativa para smartphones que, usando servicios de Amazon Web Services (AWS), permite realizar evaluaciones clínicas directamente desde los dispositivos móviles de los pacientes.
Esta nueva herramienta tiene como objetivo democratizar el acceso a evaluaciones precisas del TDAH, reduciendo las largas esperas y múltiples visitas que generalmente implica el diagnóstico tradicional. Aunque las soluciones anteriores de Qbtech empleaban tecnología avanzada en clínicas y webcams, QbMobile lleva el proceso un paso más allá mediante la tecnología móvil, identificando así una oportunidad para expandir el alcance y facilitar el acceso a una población más amplia.
Para hacer esto posible, Qbtech ha implementado avanzadas técnicas de aprendizaje automático para manejar flujos de datos complejos y multimodales, asegurando precisión a pesar de la variabilidad de dispositivos. Se ha seleccionado el algoritmo Binary LightGBM como el eje central del modelo para evaluar el TDAH, utilizando características derivadas de seguimiento facial, movimientos de cabeza y patrones de errores, entre otros indicadores demográficos.
Un avance significativo fue el uso del procesamiento paralelo a través de la infraestructura en la nube de AWS, lo que permitió reducir el tiempo necesario para procesar datos de dos días a solo 30 minutos, facilitando 20 iteraciones de desarrollo de forma más eficiente y acelerando el ciclo de desarrollo del modelo.
La validación clínica de QbMobile confirmó que mantiene los altos estándares clínicos de sus predecesores, habilitando diagnósticos remotos para pacientes que enfrentan dificultades logísticas para acudir en persona a las consultas. Además, su arquitectura basada en la nube no solo asegura la escalabilidad en respuesta a un aumento en el número de usuarios, sino también garantiza la seguridad, privacidad y anonimato de los datos de los pacientes.
Con un enfoque futurista, Qbtech planea continuar explorando nuevos flujos de datos y entradas de sensores para mejorar la precisión de las evaluaciones, potencialmente expandiendo sus capacidades diagnósticas más allá del TDAH. La incorporación de la inteligencia artificial en la salud mental no solo mejora el acceso a servicios especializados, sino que promete transformar el tratamiento terapéutico mediante diagnósticos más rápidos y precisos, adaptándose a un mundo cada vez más digitalizado.
