Así es como la IA está mejorando la detección del abuso infantil

El abuso en la infancia es un grave problema social que, durante mucho tiempo, ha sido difil de detectar a nivel social, médico y legal. Identificar los casos ha dependido en muchas ocasiones de la subjetividad de los profesionales y, debido a la falta de signos claros o testigos, muchos casos han pasado inadvertidos.

Esta situación es realmente preocupante puesto que, sin detección, tampoco se puede dar una correcta y adecuada intervención. El abuso infantil impacta fuerte y negativamente en todos los ámbitos de la vida de las víctimas. Como consecuencia, a medio y largo plazo también puede repercutir en las relaciones que establecen.

Sin embargo, con los avances tecnológicos la inteligencia artificial está mejorando este proceso. Las nuevas herramientas que se están creando permiten identificar patrones complejos que pueden pasar desapercibidos a los ojos humanos. En este artículo te explicamos las últimas novedades al respecto.

El abuso en la infancia y su difícil detección

Una de las principales fuentes de confusión a lo largo del tiempo ha podido recaer en la misma base. ¿Qué se considera un abuso en la infancia? Si no hay consenso entre los diferentes profesionales, es fácil que haya diferencias a la hora de poder identificar las señales de alarma.

Tal y como indica la Organización Mundial de la Salud (OMS), el maltrato infantil engloba cualquier tipo de abuso —físico, emocional, psicológico, sexual—, desatención, negligencia, abandono, explotación o cualquier otro factor que pueda dañar la salud, el desarrollo o la dignidad de un menor.

Se incluyen también, en esta definición, los factores que puedan poner en riesgo la supervivencia de los menores en los contextos relacionales de responsabilidad, confianza o poder.

A pesar de tener todos estos aspectos claros, la subjetividad de los profesionales está presente. Además, los indicadores médicos y/o psicológicos pueden resultar algo inespecíficos porque pueden manifestarse de forma diferente en las víctimas. Por tanto, cuando las personas que lo sufren no pueden comunicar que están viviendo este tipo de situaciones, la detección puede volverse realmente complicada.

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Los últimos hallazgos científicos

Un estudio reciente (2025) publicado en Neuroscience News explica un nuevo sistema que se ha desarrollado a partir de la Inteligencia Artificial (IA) para detectar y diagnosticar posibles casos de abuso físico en la infancia, especialmente en la temprana.

¿Cómo es esto posible? Se estudiaron los registros médicos de 3317 niños menores de 10 años que acudieron al servicio de urgencias médicas desde el mes de febrero de 2021 hasta diciembre de 2022. De estos niños, la mayoría tenían menos de 2 años.

Se considera a este grupo de especial vulnerabilidad debido a la falta de habilidades y capacidad para expresar verbalmente el maltrato y, como consecuencia, es relativamente frecuente que las lesiones se malinterpreten y las señales de alerta pasen desapercibidas. En base a los datos que se hallaron en esta investigación, los métodos tradicionales de detección omitieron un 8,5% de los casos que posteriormente sí fueron diagnosticados como abuso por expertos.

Gracias al desarrollo de esta nueva herramienta capaz de evaluar diversas variables clínicas a la vez, se identificaron una cantidad de casos significativamente mayor sin aumentar excesivamente los falsos positivos. Esto sugiere que la inteligencia artificial y la tecnología moderna pueden servir como herramienta que permita mejorar los diagnósticos.

Es importante tener en cuenta que, por el momento, los juicios humanos son necesarios para poder realizar un diagnóstico. Hay aspectos que la inteligencia artificial todavía no puede medir, como podrían ser las expresiones no verbales, el historial previo, las condiciones psicosociales de la criatura, etc. Por lo tanto, estos avances deben contemplarse únicamente como herramientas de soporte.

¿Cómo funciona la IA en este contexto?

En este contexto, la inteligencia artificial se usa por su capacidad de aprender de forma automática, hecho que, a su vez, permite analizar grandes cantidades de datos —médicos en este caso— e identificar patrones que puedan darse. En este estudio, se utilizó una técnica estadística que permite seleccionar las variables más relevantes.

Como decíamos anteriormente, este modelo fue entrenado mediante el uso y análisis de los registros clínicos de las salas de urgencias pediátricas con el objetivo de detectar las lesiones que podrían estar asociadas al abuso físico. Este modelo analizó datos que incluían aspectos que en los métodos diagnósticos tradicionales no se tienen siempre en cuenta. De estos se destacan:

• Edad del niño/a.
• Tipo de lesión: fractura, traumatismo, hematoma, etc.
• Combinaciones poco frecuentes que pudieran indicar abuso.
• Antecedentes clínicos previos.
• Factores psicosociales asociados al riesgo de maltrato.

La inteligencia artificial permitió identificar patrones que, en ocasiones, pasan inadvertidos a los ojos humanos y, por tanto, no se diagnostican ni se interviene. La mejora fue de un 8,5% y son datos relevantes puesto que la intervención temprana puede reducir el impacto o, en los casos más graves, incluso salvarle la vida.

Implicaciones a nivel social y médico

Estos resultados aportan grandes beneficios tanto a nivel médico como social. Esta herramienta puede mejorar la precisión diagnóstica de los casos de abuso infantil y este aspecto es crucial para poder intervenir de forma rápida y efectiva. No solo a nivel médico, sino también a nivel legal, psicológico y emocional.

Sin embargo, no podemos olvidar que este tipo de herramientas no pueden sustituir el juicio humano y, por tanto, el diagnóstico deberá realizarlo siempre un/a profesional debidamente acreditado/a. Aunque es una muy buena herramienta de soporte, la IA, por sí sola, puede cometer errores y, por ejemplo, dar lugar a falsos positivos o falsos negativos.