| Revista: | PÄDI boletín científico de ciencias básicas e ingenierías del ICBI |
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| Número de sistema: | 000578926 |
| ISSN: | 2007-6363 |
| Autores: | Aparicio-Juárez, Jerónimo1 Domínguez-Ramírez, Omar Arturo1 Escotto-Córdova, Eduardo Alejandro2 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, 2Universidad Nacional Autónoma de México, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 12 |
| Número: | 23 |
| Paginación: | 9-19 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) poses a significant concern in both the United States and Mexico, impacting academic performance and the quality of life for those affected. Limitations in traditional diagnostic and treatment methods, particularly in early detection and intervention, prompt the exploration of new procedures and technological proposals. This article reviews advancements in the diagnosis and treatment of ADHD, highlighting innovative platforms and methodologies. The research considers pupillometry as a diagnostic tool and delves into neurofeedback and biofeedback as promising treatment protocols. The use of Human-Robot Interaction Systems (HRpI) and Brain-Computer Interfaces (BCI) is discussed as emerging avenues to enhance the quality of life for patients. Emphasis is placed on the importance of utilizing robust metrics, signal analysis, and data; thus, incorporating assessments such as the D2 Attention Test, the Go/No-Go Test, Continuous Performance Tasks (CPT), and the Test of Variables of Attention (TOVA). Finally, the application of Artificial Intelligence (AI) algorithms as diagnostic support tools is addressed. These progressive developments represent a promising future for ADHD management and underscore the need for interdisciplinary collaboration among psychology, neuroscience, engineering, and medicine. |
| Resumen en español | El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH), representa una preocupación significativa en Estados Unidos y México, ya que afecta el rendimiento académico y la calidad de vida de quienes lo padecen. Las limitaciones de los métodos de diagnóstico y tratamiento tradicionales, particularmente en la detección y atención temprana, motiva a la exploración de nuevos procedimientos y propuestas tecnológicas. Este artículo revisa los avances en el diagnóstico y tratamiento del TDAH, destacando plataformas y metodologías innovadoras. La investigación considera a la pupilometría como herramienta de diagnóstico y profundiza en el neurorretroalimentación y biorretroalimentación como protocolos de tratamiento prometedores. Se discute la utilización de Sistemas de Interacción Humano-Robot (HRpI) e Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) como vías emergentes para mejorar la calidad de vida de los pacientes. Se destaca la importancia del uso de métricas sólidas, así como el análisis de señales y datos; por ello, se incorporan pruebas como el Test de Atención D2, el Test Go/No-Go, Tareas de Ejecución Continua (CPT) y el Test de Variables de Atención (TOVA). Finalmente se aborda la aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) como herramientas de apoyo al diagnóstico. Estos desarrollos progresivos representan un futuro prometedor para el manejo del TDAH y enfatizan la necesidad de colaboración interdisciplinaria entre la psicología, las neurociencias, la ingeniería y la salud mental. |
| Palabras clave: | TDAH, Bioretroalimentación, Inteligencia Artificial, HRpI, BCI |
| Keyword: | ADHD, Biofeedback, Artificial Intelligence, HRpI, BCI |
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