Desarrollo de una herramienta tecnológica de apoyo al diagnóstico del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) para niños en edad escolar, centrada en la evaluación de las funciones ejecutivas (atención y memoria)

Abstract

El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) es un trastorno del neurodesarrollo que afecta aproximadamente al 7 % de los niños en edad escolar y cuyo diagnóstico se basa tradicionalmente en evaluaciones clínicas y neuropsicológicas. Sin embargo, estos métodos presentan limitaciones importantes, como la subjetividad en la interpretación, la susceptibilidad a errores humanos y el riesgo de sobrediagnóstico, lo cual puede derivar en intervenciones innecesarias o inadecuadas. En respuesta a esta problemática, el presente proyecto propone el desarrollo de una herramienta tecnológica de apoyo al diagnóstico del TDAH, dirigida a niños entre los 6 y 11 años, con un enfoque específico en la evaluación de funciones ejecutivas como la atención y la memoria. La solución combina una aplicación móvil interactiva, desarrollada en MIT App Inventor, con un sistema físico que integra un microcontrolador ESP32, motores, pulsadores y una estructura impresa en 3D, diseñada para ser resistente, atractiva y ergonómicamente adecuada al público objetivo. La herramienta incluye estímulos visuales, auditivos y físicos, ofreciendo un entorno lúdico que facilita la participación del paciente y promueve la recolección precisa de datos. La validación se llevó a cabo mediante encuestas a profesionales de la salud, pruebas funcionales del sistema y simulaciones de resistencia estructural. Los resultados evidencian que la herramienta permite una interacción fluida y motivadora, reduce la carga subjetiva del evaluador y mejora la objetividad y trazabilidad en la recopilación de datos. En conjunto, esta propuesta representa una alternativa innovadora y confiable que puede ser integrada como complemento en contextos clínicos o educativos, contribuyendo a optimizar el proceso de evaluación y a reducir el riesgo de errores asociados a la aplicación tradicional de pruebas diagnósticas, así como la gestión de los datos.