IMPACTO DE TECNOLOGÍAS ASISTIVAS EN
PERSONAS CON TRASTORNOS DEL ESPECTRO
AUTISTA: REVISIÓN DE LA LITERATURA
IMPACT OF ASSISTIVE TECHNOLOGIES ON PEOPLE WITH
AUTISM SPECTRUM DISORDERS: A REVIEW OF THE
LITERATURE
Claudia Itzel Courtois Fernández
Universidad Vizcaya de las Américas - México
pág. 8458
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.13005
Impacto de tecnologías asistivas en personas con trastornos del espectro
autista: revisión de la literatura
Claudia Itzel Courtois Fernández
1
courtois.c@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0001-0458-1266
Universidad Vizcaya de las Américas
México
RESUMEN
En este documento se presenta una revisión sistemática de las tecnologías asistivas (TA) y su impacto
en la calidad de vida de personas con trastornos del espectro autista (TEA). El objetivo es evaluar la
accesibilidad, la usabilidad y los beneficios de estas tecnologías, así como su repercusión en la
independencia de personas con TEA. Esta revisión se apega a los criterios de la metodología PRISMA.
Se eligieron artículos que abordaran la eficacia y la percepción de las TA, al igual que el desarrollo y
diseño de juegos digitales para personas con TEA. Se tomaron como muestra 11 artículos de
investigación que provienen de distintas partes del mundo, realizados en el periodo comprendido entre
los años 2015 y 2023 y recuperados mediante diferentes repositorios. Con esta investigación fue posible
descubrir que las TA juegan un papel importante e impactan favorablemente en la educación, terapia e
independencia de las personas con TEA. Sin embargo, también se identificaron barreras (entre ellas, el
costo de las TA), las cuales deben ser abatidas para poderlas aprovechar de manera adecuada con la
finalidad de que ayuden a mejorar el bienestar y la calidad de vida con personas dentro del espectro
autista.
Palabras clave: trastorno del espectro autista, tecnologías asistivas, aplicaciones móviles
1
Autora principal.
Correspondencia: courtois.c@hotmail.com
pág. 8459
Impact of assistive technologies on people with autism spectrum disorders:
a review of the literature
ABSTRACT
This document presents a systematic review of assistive technologies (AT) and their impact on the
quality of life of people with autism spectrum disorders (ASD). The aim is to evaluate the accessibility,
usability and benefits of these technologies, as well as their impact on the independence of people with
ASD. This review adheres to the criteria of the PRISMA methodology. The articles that were chosen
addressed the effectiveness and perception of AT, as well as the development and design of digital games
for people with ASD. 11 research articles were taken as a sample that come from different parts of the
world, carried out in the period between 2015 and 2023 and retrieved from different repositories. With
this research it was possible to discover that AT plays an important role and has a favorable impact on
the education, therapy and independence of people with ASD. However, barriers were also identified
(among them, the cost of AT), which must be removed to be able to use them appropriately in order to
help improve the well-being and quality of life with people on the autism spectrum.
Keywords: autism spectrum disorder, assistive technologies, mobile apps
Artículo recibido 10 julio 2024
Aceptado para publicación: 15 agosto 2024
pág. 8460
INTRODUCCIÓN
El autismo, conocido científicamente como trastorno del espectro autista (TEA), es una condición
relacionada con el desarrollo cerebral que se caracteriza por dificultades en el lenguaje, la comunicación,
el comportamiento y la interacción social (Iannone y Giansanti, 2023). A menudo, el TEA se acompaña
de comportamientos, actividades e intereses repetitivos y restrictivos (O’Neill et al.,2019), así como de
sensibilidad sensorial aumentada o disminuida. Dado que sus manifestaciones son muy diversas, se
emplea el término espectro para referirse a las personas que presentan síntomas, los cuales varían en
intensidad (Iannone y Giansanti, 2023).
Las dificultades mencionadas pueden repercutir negativamente en la calidad de vida de quienes tienen
TEA, obstaculizan su proceso de aprendizaje y su manera de relacionarse con otras personas (O’Neill
et al., 2019). Entre los déficits relacionados con este trastorno se incluyen los de la comprensión del
habla y la escritura, específicamente en la interpretación y la asimilación de instrucciones complejas
(Cerga et al., 2019). Las personas diagnosticadas con TEA no suelen iniciar, responder o mantener una
interacción social. Tampoco tienden a compartir emociones, hacer gestos o vocalizaciones, manifestar
interés, imitar y seguir la mirada (Ghiglino et al., 2021).
Los signos del TEA pueden aparecer desde la primera infancia, aunque es más común identificarlos en
la etapa preescolar o escolar, puesto que son más evidentes. Su diagnóstico implica la intervención de
distintos especialistas, desde pediatras y psicólogos hasta psiquiatras infantiles. La realización de
entrevistas y la observación son fundamentales para conocer el comportamiento, lenguaje, capacidades
cognitivas y habilidades de la persona en cuestión, aunque no basta con eso para obtener un diagnóstico.
También es necesario aplicar cuestionarios, hacer evaluaciones del desarrollo y de habilidades de
comunicación. Además, un análisis genético puede contribuir al diagnóstico, dado que su etiología
incluye un componente genético. Las pruebas de sangre y la resonancia magnética igual pueden tener
un papel importante en este proceso (Iannone y Giansanti, 2023).
Con los años, se ha observado un aumento en el número de casos de personas diagnosticadas con TEA
a nivel mundial (Lima et al., 2018). La intervención terapéutica es esencial para superar las
complicaciones cognitivas, psicosociales y de comportamiento relacionadas con este trastorno del
desarrollo. La acción conjunta entre distintos profesionales de la salud ayuda a mejorar la calidad de
pág. 8461
vida y aumentar el bienestar de quienes viven con él (Iannone y Giansanti, 2023). No obstante, las altas
tasas de personas con TEA resaltan la necesidad de desarrollar herramientas para tratarlas y, de esa
manera, mejorar sus habilidades de comunicación (Lima et al., 2018).
Las herramientas de tecnología asistiva (TA) pueden contribuir a que las personas con TEA superen
barreras de la comunicación. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera que la tecnología
asistiva, también llamada tecnología de asistencia o de apoyo, promueve la inclusión y participación de
las personas con alguna discapacidad en la vida social (Organización Mundial de la Salud, s. f.). La
tecnología asistiva engloba todos aquellos equipos, dispositivos, herramientas o programas que tienen
como finalidad brindar accesibilidad y autonomía a personas con alguna discapacidad (Procuraduría
Federal del Consumidor, 2021).
En el caso de las personas con TEA, las herramientas de tecnología asistiva favorecen su independencia
y promueven el desarrollo de habilidades. Existen muchos tipos de herramientas de TA: desde robots y
sensores hasta aplicaciones móviles (Iannone y Giansanti, 2023). Los juegos serios son otro gran
ejemplo; estos utilizan personajes llamativos y ofrecen un entorno interactivo, estimulan el pensamiento
y el aprendizaje a través de la resolución de preguntas, rompecabezas y actividades repetitivas, y también
ofrecen recompensas que incrementan la motivación (Derks, Willemen, y Sterkenburg, 2022). Por otro
lado, los robots de asistencia social utilizan estrategias de interacción (como el habla, las expresiones
faciales y los movimientos corporales) con el objetivo de ayudar a las personas con TEA. Dentro del
contexto escolar, estos robots pueden apoyar el aprendizaje y, de esa manera, mejorar los resultados
académicos. Existen distintos estudios que demuestran que la inclusión de estos robots en las sesiones
de terapia contribuir al desarrollo de habilidades sociales en estudiantes con TEA, incluida la
comunicación verbal y el reconocimiento de emociones (Silvera, et al. 2022).
En este sentido, el objetivo de la presente revisión es conocer el impacto de las tecnologías asistivas en
la vida de personas con trastornos del espectro autista, tanto niños como adultos. De esta manera, será
posible identificar aspectos relacionados con la accesibilidad y usabilidad de estas tecnologías, pero
también sobre los beneficios que estas pueden ofrecer.
pág. 8462
METODOLOGÍA
La elaboración de esta revisión sistemática de enfoque cualitativo, exploratoria, observacional y
longitudinal, se realizó con apego a los criterios de la metodología PRISMA (Urrútia y Bonfill, 2010).
Cabe destacar que no se incluyeron los 27 ítems que propone esta metodología, dado que varios de ellos
presentan matices que no son compatibles con la finalidad de la presente investigación. Por lo tanto,
sólo se llevó a cabo el análisis sistemático del corpus literario y su caracterización con la finalidad de
conservar la precisión metodológica en la elección de los artículos que fueron objeto de revisión. Los
criterios de elegibilidad para la selección de artículos fueron los siguientes:
• Artículos cuyos temas de investigación estén enfocados en el uso de tecnologías asistivas para las
personas con TEA (aplicaciones móviles, dispositivos de comunicación aumentativa y juegos
serios), así como en su impacto en la calidad de vida. También se consideraron aquellos artículos
que abordan la accesibilidad, la usabilidad y los beneficios del empleo de las tecnologías de
asistencia.
• Artículos cuya publicación se encuentre entre los años 2015 y 2023. Las investigaciones más
recientes pueden proporcionar mayor información sobre el objeto de revisión considerando el
panorama actual.
• Publicaciones que abordan el tema de las técnicas de investigación sin tomar en cuenta la
estructura específica del estudio. Se contemplaron ensayos clínicos aleatorizados y controlados,
así como estudios de caso y revisiones sistemáticas.
• Artículos procedentes de distintos países del mundo para obtener una visión integral del tema de
revisión.
Se llevó a cabo la búsqueda en repositorios cerrados, tales como PubMed, ScienceDirect y Scielo.
Repositorios de acceso abierto, como Google Scholar, fueron excluidos ya que, usualmente, contienen
investigaciones que no han sido sometidas a un proceso de evaluación y que no cumplen con todos los
requisitos de rigurosidad científica.
La búsqueda de documentos se limitó al periodo comprendido entre 2015 y 2023. La búsqueda más
reciente en PubMed, ScienceDirect y Scielo se llevó a cabo el 25 de julio de 2024. En cada uno de los
repositorios, se introdujeron términos de búsqueda específicos (ver Tabla 1).
pág. 8463
Tabla 1. Términos de búsqueda y sus combinaciones
Inglés
Español
Autism
Autismo / Trastorno del espectro autista
Assistive technologies for
autism
Tecnologías de asistencia para el autismo /
trastorno del espectro autista
Assisitive technology for
autism
Tecnología asistiva para autismo / trastorno del
espectro autista
Dada la limitación temporal, fue necesario restringir la búsqueda de términos anteriormente
mencionados únicamente de 2015 a 2023 con el propósito de excluir la aparición de investigaciones
llevadas a cabo hace más de 10 años. Tomando en cuenta las directrices de la metodología PRISMA, la
estrategia de búsqueda electrónica aplicada en ScienceDirect consistió en ingresar el término “autism”
en el campo de búsqueda; sin embargo, la búsqueda era muy abierta (91,058 artículos), por lo que se
delimitó al periodo 2015-2023, obteniendo así un total de 51,307 resultados. En esta etapa, no se atendió
al tipo de artículo o al idioma en el que estuviera escrito. Aun así, el número de artículos era muy grande;
por tal razón, se decidió buscar “assistive technologies for autism”. Esta búsqueda, sin atender al
intervalo de tiempo, tipo de artículo, idioma, área de estudio y título de publicación, arrojó 7,201
resultados. Se procedió a seleccionar las casillas de los años 2015 a 2023, mostrando 4,456 documentos.
Se identificó que algunos artículos no correspondían con el propósito de esta revisión, por lo que se
descartaron. Finalmente, se seleccionaron 5 artículos en idioma inglés por su afinidad con el tema de
revisión.
Para hallar artículos en español dentro de ScienceDirect, se buscó “tecnologías de asistencia para el
autismo”, dando 32 resultados. Después se filtraron los resultados de búsqueda al seleccionar
únicamente los años 2015-2023 y el repositorio arrojó 19 resultados. Desafortunadamente, ninguno de
estos artículos tenía afinidad con el tema de revisión.
La estrategia de búsqueda electrónica aplicada en PubMed fue muy similar. No obstante, debido a la
experiencia anterior, en este caso se optó por buscar “assistive technologies for autism” directamente,
lo que dio 335 resultados. Posterior a ello, se delimitó la búsqueda en términos de tiempo (2015 a 2023),
pág. 8464
lo que arrojó 189 resultados. De ahí se eligieron 5 artículos que abordaban nuestro mismo objeto de
revisión.
Por otro lado, en Scielo se hizo una búsqueda con “tecnología asistiva para autismo”, la cual únicamente
arrojó un resultado que fue seleccionado porque estaba dentro del periodo indicado y abordaba el objeto
de revisión. En la Tabla 2 se muestra la cantidad total de resultados hallados en los repositorios
consultados.
Tabla 2. Resultados obtenidos en los repositorios
Repositorio
Artículos
encontrados
Artículos
revisados
Artículos
seleccionados
ScienceDirect
4,456
18
5
PubMed
189
8
5
Scielo
1
1
1
La obtención de datos de los documentos se efectuó por medio del siguiente proceso:
1) Revisión inicial del contenido para comprobar su relevancia con respecto al propósito
de esta revisión.
2) Análisis a detalle de la metodología, los resultados, la discusión y las conclusiones.
3) Contraste de las conclusiones de cada estudio seleccionado.
De los artículos seleccionados para esta revisión sistemática, diez están escritos en inglés, en tanto que
sólo uno está en portugués. Por otro lado, los artículos provienen de países como Italia, Brasil, Países
Bajos, Irlanda, Reino Unido, Estados Unidos, España, Bulgaria y Australia. El diseño de los estudios
recae en dos categorías: experimental y revisión sistemática. Los artículos suelen utilizar grupos focales,
grupos de control y encuestas.
La información recabada fue agrupada en diferentes categorías en función de la afinidad de temáticas y
contenidos.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Evaluación de la eficacia de tecnologías asistivas en la terapia de personas con TEA
Para el estudio de Ghiglino et al. (2021), 24 niños diagnosticados con TEA fueron divididos en dos
grupos: uno recibió el entrenamiento asistido por el robot Cozmo durante la primera fase del estudio y
la terapia estándar durante la segunda fase, mientras que el otro grupo los recibió en orden inverso. Para
pág. 8465
estudiar las habilidades sociales y comunicativas de los niños antes y después de cada fase del estudio,
se empleó la Escala de Comunicación Social Temprana que evalúa tres aspectos: Interacción social,
Atención conjunta y Solicitudes conductuales. Resultó que la combinación de terapia estándar y
entrenamiento asistido por robot fue más efectiva que la terapia estándar sola en la mejora de la tendencia
de los niños a iniciar la interacción social. Los niños que recibieron terapia estándar e interacción con el
robot tuvieron más mejoras en su capacidad para realizar peticiones no verbales a otra persona y en la
comprensión de las solicitudes conductuales del adulto.
Por otra parte, el estudio de Huskens et al. (2015) se centró en investigar la eficacia de una intervención
mediada por un robot basada en terapia con los bloques de construcción marca LEGO para mejorar las
conductas colaborativas entre niños con TEA y sus hermanos. Para ello, participaron tres pares de niños,
cada uno formado por un niño con TEA y su hermano. Como material de juego, usaron bloques de
construcción, tarjetas con indicaciones para construir y un robot NAO. Primeramente, los niños
trabajaron sin ayuda del robot; en la fase de intervención, el robot daba instrucciones y los guiaba durante
el juego; por último, en la fase de post-intervención, los niños continuaron con la ejecución de las tareas
de construcción, pero sin el robot. Se concluyó que la intervención del robot aumentó la iniciación de
interacción y respuestas, aunque los resultados fueron variados y no todos los comportamientos
mejoraron significativamente, por lo que los investigadores sugieren que la eficacia del robot podría
depender de otros factores.
Cassidy et al. (2016) se propusieron a analizar cómo las personas con TEA reconocen emociones a partir
de dos tipos de estímulos visuales y auditivos: rostros reales y rostros sintetizados por la tecnología
XpressiveTalk. El estudio contó con dos tipos de participantes: un grupo de 40 adolescentes y adultos
con TEA, así como otro grupo de control conformado por 39 personas de entre 16 y 63 años sin TEA.
Los participantes vieron los videos de rostros reales realizados por una actriz que expresaba cuatro frases
neutrales en cinco tonos emocionales distintos (feliz, triste, enojada, temerosa y neutral), y los videos
de rostros generados de manera artificial por XpressiveTalk en los que se expresaron las mismas frases
en los mismos cinco tonos. Después de verlos, los participantes debían identificar la emoción mostrada
y evaluar qué tan realista consideraban que era cada rostro. Los resultados evidenciaron que las personas
con TEA tuvieron mayor dificultad para reconocer ciertas emociones en los rostros por XpressiveTalk,
pág. 8466
particularmente la felicidad y el enojo, pero mayor precisión para identificar los rostros neutrales y
tristes sintetizados, en comparación con el rostro real.
Evaluar la eficacia de la tecnología asistiva Open Book en la mejora de la comprensión lectora de
adolescentes y adultos con TEA fue el objetivo del estudio de Cerga et al. (2019). Open Book utiliza
procesamiento de lenguaje natural (PLN) para ayudar a que las personas con TEA lean y comprendan
textos escritos. Los 243 participantes fueron repartidos aleatoriamente en grupos de 20 para leer tres
documentos originales y tres documentos simplificados por Open Book. Después de la lectura, los
participantes hicieron una prueba de comprensión lectora con preguntas de opción múltiple. Los
resultados mostraron que adultos y adolescentes con TEA respondieron de manera correcta a un mayor
número de preguntas sobre los textos simplificados que sobre los originales.
Tanto en el estudio de Ghiglino et al. (2021) como en el de Huskens et al. (2015) se hizo uso de un robot
como tecnología de apoyo. En ambos casos, su introducción demostró mejoras en la interacción social
con otras personas, incluyendo niños y adultos. Por su parte, aunque Cassidy et al. (2016) y Cerga et al.
(2019) emplearon tipos distintos de TA, se halló que los dos tienen beneficios en las personas con TEA:
uno en el reconocimiento de emociones y otro en el ámbito de la lectura y la comprensión de textos.
Desarrollo y diseño de juegos digitales para personas con TEA
Derks et al. (2022) examinaron la manera en la que los juegos serios repercuten en las habilidades
sociales y cognitivas de niños con TEA o discapacidad intelectual (DI). Esto lo hicieron a través de una
revisión sistemática en la que contemplaron ensayos controlados aleatorios, para lo cual emprendieron
una búsqueda en los repositorios PubMed, Web of Science, PsycINFO y Embase, desde sus datos más
antiguos hasta el 23 de diciembre de 2020. En la búsqueda inicial, encontraron 3,707 artículos. Sin
embargo, sólo incluyeron 11 artículos en el metaanálisis. Los juegos serios se implementaron como
software en una computadora o basados en la web. Estos también variaron en su enfoque: algunos se
centraron en habilidades sociales o emocionales; otros en habilidades cognitivas. Los resultados
mostraron que los juegos serios pueden ayudar a mejorar las habilidades adaptativas y cognitivas de los
niños que tienen entre 4 y 11 años con TEA o DI, en comparación con el grupo de control.
Mediante una revisión sistemática, Silva y Seabra (2021) se enfocaron en analizar ciertos aspectos de
los juegos digitales como tecnología asistiva para estudiantes con TEA. Su objetivo fue identificar y
pág. 8467
examinar los elementos fundamentales para el diseño de juegos digitales orientados en el entrenamiento
de competencias y adquisición de habilidades de estudiantes con TEA. De 103 estudios, únicamente 20
fueron elegidos para realizar el análisis: 10 de ellos abordaron cómo los juegos digitales pueden ayudar
en términos de interacción social y habilidades emocionales; el resto (10) se centraron en los aspectos
técnicos que deben considerarse a la hora de desarrollar juegos adaptados para personas con TEA. La
mayoría fueron publicados entre 2012 y 2016.
Los investigadores identificaron 62 elementos clave para diseñar e implementar juegos digitales para
estudiantes con TEA. Estas abarcan aspectos como la personalización de los juegos según las
necesidades individuales de los alumnos, el uso de plataformas para promover la integración sensorial,
la consideración del entorno físico para adecuarlo a las necesidades sensoriales de los niños, el ajuste
del diseño de los juegos con el objetivo de facilitar la coordinación motora, así como el empleo de
estímulos visuales y sonoros para que los niños mantengan el interés. Los resultados sugieren que el
éxito en la utilización de juegos digitales no sólo tiene que ver con su planificación, sino también con
aplicar estrategias adaptadas a las necesidades de los estudiantes.
Coincide que ambos estudios (Derks et al. 2022; Silva y Seabra 2021) subrayan la importancia de juegos
serios y juegos digitales en el desarrollo de habilidades sociales, cognitivas y emocionales de los niños
con TEA, pero lo hacen desde ángulos diferentes. Derks et al. (2022) apuntan que los juegos tienen
impacto en las habilidades adaptativas y cognitivas, mientras que Silva y Seabra (2021) enfatizan la
necesidad de que el diseño de estos juegos sea cuidadoso y esté adaptado a las necesidades específicas
de los usuarios.
Análisis y percepción de las tecnologías asistivas
O’Neill et al. (2019) hicieron un estudio descriptivo en el que aplicaron encuestas a padres, tutores,
amigos y profesionales que trabajan o cuidan a personas jóvenes con TEA o DI. Dentro de ellas se
incluyeron preguntas con respecto a si la persona con TEA o DI usaba o había utilizado tecnología
asistiva, el tipo, su objetivo y satisfacción. También se les cuestionó sobre las posibles mejoras que
esperaban tuviera la TA. Para el análisis final se incluyeron 96 encuestas. El 58% de los encuestados
informó que la persona con TEA/DI había o utilizado o estaba utilizando TA, específicamente tabletas,
computadoras o teléfonos inteligentes. La satisfacción con respecto a la TA fue mayormente percibida
pág. 8468
como positiva, aunque la relación costo-beneficio no fue tan favorable. En cuanto al futuro de la TA, los
encuestados apuntaron que la planificación es un aspecto a mejorar, es decir, que las TA ayuden a las
personas con TEA/DI a organizar sus actividades cotidianas, lo que puede favorecer su independencia.
Otro texto que siguió un proceso de revisión fue el de Wang y Jeon (2023). Los investigadores buscaron
artículos en bases de datos como Web of Science, ACM Digital Library, EBSCOHost, Scopus e IEEE
Xplore Digital Library. Los estudios debían proponer, desarrollar y evaluar una tecnología asistiva para
adultos con TEA (sólo se incluyeron aquellos publicados hasta el 3 de agosto de 2021). En total se
contemplaron 32 estudios. De ellos, 18 propusieron nuevas TA y 14 adaptaron tecnologías existentes
para adultos en el espectro autista o evaluaron su efectividad. En cuanto a las formas del dispositivo, en
algunos se utilizaron asistentes digitales personales, es decir, teléfonos inteligentes y tabletas; otros
usaron realidad aumentada o virtual y otros más se basaron en sistemas de computadora. Hubo estudios
que integraron tecnologías con objetos físicos existentes, por ejemplo, la combinación de una aplicación
móvil con un sistema de iluminación LED para impulsar la independencia de los adultos con TEA.
Ahora bien, en relación con la metodología de evaluación, hubo estudios que hicieron estudios de
usuario, como observación y pruebas de usabilidad; otros utilizaron diseños experimentales, y sólo en
una pequeña cantidad de estudios se aplicaron entrevistas para conocer el impacto de las TA. Por otro
lado, se identificaron los desafíos que estas tecnologías buscan resolver:
• Rehabilitación laboral: preparación para entrevistas de trabajo, mejorar sus habilidades en el
lugar de trabajo.
• Habilidades sociales y comunicativas: facilitar la autoconciencia de los usuarios al interactuar
con otros, optimizar las habilidades de interacción con la policía.
• Habilidades para la vida comunitaria: uso del transporte público, cruzar calles, hacer compras.
• Regulación y reconocimiento de emociones.
• Habilidades para el hogar: limpieza, cocina.
Iannone y Giansanti (2023) también trabajaron en una revisión sistemática para analizar la integración
de la inteligencia artificial (IA) y las TA en el contexto del TEA. La consulta se realizó en repositorios
tales como PubMed y Scopus: el resultado reportó 22 estudios (7 revisiones y 15 estudios). En las
revisiones se menciona que la IA puede mejorar las TA, haciendo que las terapias sean más
pág. 8469
personalizadas y eficaces. Por otro lado, resaltan que los robots interactivos y las aplicaciones móviles
impulsadas por la IA tienen potencial para apoyar a las personas con TEA en el ámbito de la educación
y la terapia. A su vez, en los estudios se hace alusión a que se están utilizando robots asistivos que se
han destacado por brindar apoyo terapéutico a personas con TEA, además de que se están explorando
dispositivos como gafas inteligentes (también impulsadas por la IA) para intervenir positivamente en la
educación y en el desarrollo de habilidades sociales de personas con TEA.
Para su revisión sistemática, Lima et al. (2018) buscaron analizar los instrumentos para la comunicación
aumentativa y alternativa diseñados para mejorar las habilidades de comunicación en niños con TEA,
así como evaluar cómo estos instrumentos promueven los procesos de interacción, desarrollo cognitivo
y social. Los investigadores consultaron PubMed y Web of Science y recuperaron 811 artículos, pero
sólo 34 cumplieron con los criterios de inclusión. La mayoría de los 34 estudios incluidos fueron
experimentales. Las intervenciones más comunes fueron el Treatment and Education of Autistic and
Related Communication Handicapped Children (Tratamiento y Educación de Niños con autismo y con
problemas de la comunicación; TEACCH, por sus siglas en inglés) y el Picture Exchange
Communication System (Sistema de Comunicación por Intercambio de Imágenes; PECS, por sus siglas
en inglés). Entre los dispositivos tecnológicos usados para ayudar a niños con TEA, se encuentran:
• Tabletas y tarjetas de imágenes, algunas con aplicaciones para favorecer la comunicación y las
habilidades sociales.
• Dispositivos generadores de voz, los cuales dan pie a las interacciones comunicativas y ayudan
a hacer solicitudes.
• Consolas de videojuegos, como el Nintendo Wii que fue utilizado en clases de educación física
para motivar la participación social entre los niños.
• Sistema de terapia interactiva: se puede emplear en casa y hospitales con el fin de ayudar
a practicar habilidades en escenarios realistas.
Los investigadores mencionan que la eficacia de las herramientas puede variar en función de la gravedad
del TEA. Además, se le ve potencial a la realidad virtual, dado que capta la atención de los niños y les
resulta atractiva.
Silvera et al. (2022) llevaron a cabo un proyecto que consistió de tres fases:
pág. 8470
• Estudio exploratorio: investigar el interés y las percepciones de adultos con TEA, así como
de educadores y terapeutas, sobre el empleo de robots para apoyar la educación de
estudiantes con TEA.
• Desarrollo de MAX, una plataforma de software y una aplicación móvil para facilitar la
utilización de robots en el aula.
• Prueba piloto para evaluar el uso de la plataforma y la app dentro del aula.
Para la primera fase, se realizaron tres grupos focales con seis adultos en el espectro autista y 13 maestros
y terapeutas de dos escuelas especializadas en TEA, en donde se discutió la percepción del uso de robots
en la educación: su utilidad, las barreras y preocupaciones asociadas. Los participantes mostraron interés
y entusiasmo por la utilización de robots en el aula, además de que consideraron que el robot podría ser
útil para enseñar habilidades académicas (como matemáticas y programación) y sociales (regulación
emocional y comunicación). Por otro lado, el costo de adquisición y mantenimiento del robot fue una
preocupación, al igual que la fragilidad y los problemas técnicos que este podría presentar.
De igual forma, los participantes hablaron sobre la necesidad de tiempo adicional para educar a los
profesores sobre la tecnología robótica; la falta de habilidades en programación entre el personal docente
fue considerada una barrera significativa. También hubo preocupación por la posible dependencia que
los estudiantes pudieran desarrollar hacia el robot para su aprendizaje e interacción.
Para la prueba piloto de MAX, participaron tres terapeutas y cuatro educadores, quienes probaron la
plataforma MAX en dos escuelas diferentes. En esta fase, los investigadores iniciaron con una
demostración breve el funcionamiento del robot NAO y la aplicación MAX, así como una capacitación
para utilizar esta última. Posterior a ello, los participantes usaron la plataforma y la aplicación en sus
actividades cotidianas con los estudiantes dentro del aula, para finalmente realizar grupos focales y
obtener opiniones sobre la experiencia de los usuarios:
• Opiniones positivas: el diseño del robot es amigable para los estudiantes y puede realizar
interacciones similares a las humanas; la aplicación es intuitiva.
• Áreas de mejora y preocupaciones: agregar más módulos adicionales con temas como
acoso escolar y regulación emocional; simplificar el proceso de conexión entre la app y el
pág. 8471
robot; el robot puede ser una distracción para los estudiantes; existe la necesidad de
capacitaciones adicionales.
En este caso, los estudios de O’Neill et al. (2019) y de Silvera et al. (2022) están enfocados en, a través
de encuestas y grupos focales, conocer las opiniones y percepciones de las personas con respecto a las
tecnologías asistivas posterior a su utilización. En ambos casos, coincide que el costo es un asunto que
genera preocupación.
En sus revisiones sistemáticas, tanto Iannone y Giansanti (2023) como Lima et al. (2018) dan cuenta de
que otros recursos, como la inteligencia artificial y la realidad virtual, pueden tener potencial al
combinarse con las TA, específicamente en la terapia y en el aula.
CONCLUSIONES
El trastorno del espectro autista es una condición que requiere atención. Si bien ha habido avances dentro
de su diagnóstico y tratamiento, es necesario seguir buscando otras formas de intervención que sean
amigables y atractivas, no sólo para los niños, sino también para los adultos que tienen TEA.
A través de esta revisión, fue posible percatarse de que se les ha dado foco a las tecnologías asistivas en
el contexto educativo (sobre todo en forma de juegos). La gran mayoría ofrece beneficios con respecto
a la interacción social, el aprendizaje y la identificación de emociones; es decir, las TA pueden
representar una ventaja para el bienestar psicosocial de quienes tienen TEA. No obstante, también resulta
necesario llevar esas tecnologías de apoyo al ámbito laboral, donde los adultos dentro del espectro
puedan integrarse con facilidad, o bien, simplemente para conducirse en su día a día: al trabajar, al
caminar en la calle, al atender llamadas, en sus relaciones interpersonales.
Sin embargo, las tecnologías asistivas también deben estar respaldadas por los conocimientos de
psicólogos, psiquiatras y otros profesionales de la salud, con el propósito de que estas sean herramientas
que realmente ayuden a mejorar la calidad de vida de las personas con TEA. Además, sus desarrolladores
deben considerar que no todas las personas con TEA son iguales. Precisamente, tal como lo dice su
nombre, el trastorno del espectro autista abarca una gama de trastornos. Por otro lado, la edad, el
contexto cultural y la situación económica son, a su vez, factores que muchas veces están implicados en
el acceso a las TA, razón por la que igual deben tomarse en cuenta al hablar de ellas y buscar introducirlas
en la vida de las personas con TEA.
pág. 8472
Financiación
No se recibió financiación para la elaboración de esta revisión sistemática.
Conflicto De Intereses
La autora de la presente investigación declara que no incurrió en conflicto de intereses para el desarrollo
del estudio.
REFERENCIAS BIBLOIGRAFICAS
Cassidy, S. A., B. Stenger, L. Van Dongen, K. Yanagisawa, R. Anderson, V. Wan, S. Baron-Cohen, y R.
Cipolla. (2016). Expressive Visual Text-to-Speech as an Assistive Technology for Individuals
with Autism Spectrum Conditions. Computer Vision and Image Understanding, 148, 193-200.
doi: 10.1016/j.cviu.2015.08.011.
Cerga, A., Gaete, J., Antoneta Shishkova, A. y Jordanova, V. (2019). Improving Reading in Adolescents
and Adults With High-Functioning Autism Through an Assistive Technology Tool: A Cross-Over
Multinational Study. Frontiers in Psychiatry, 10(546). doi: 10.3389/fpsyt.2019.00546.
Derks, S., Willemen, A. y Sterkenburg, P. (2022). Improving Adaptive and Cognitive Skills of Children
with an Intellectual Disability and/or Autism Spectrum Disorder: Meta-Analysis of Randomised
Controlled Trials on the Effects of Serious Games. International Journal of Child-Computer
Interaction, 33:100488. doi: 10.1016/j.ijcci.2022.100488.
Ghiglino, D., Chevalier, P., Floris, F. Priolo, T. y Wykowska, A. (2021). Follow the White Robot:
Efficacy of Robot-Assistive Training for Children with Autism Spectrum Disorder. Research in
Autism Spectrum Disorders, 86:101822. doi: 10.1016/j.rasd.2021.101822.
Huskens, B., Annemie, P., Van Der Werff, M. Lourens, T., y Barakova, E. (2015). Improving
Collaborative Play Between Children with Autism Spectrum Disorders and Their Siblings: The
Effectiveness of a Robot-Mediated Intervention Based on Lego® Therapy. Journal of Autism and
Developmental Disorders, 45(11), 3746-55. doi: 10.1007/s10803-014-2326-0.
Iannone, A., y Giansanti, D. (2023). Breaking Barriers—The Intersection of AI and Assistive
Technology in Autism Care: A Narrative Review. Journal of Personalized Medicine, 14(1), 41.
doi: 10.3390/jpm14010041.
pág. 8473
Lima, J.Y., Souz, A., De Almeida, R. T., Brusqu, T., Guarnieri, R., Arab, C., Massetti, T., Pedrozo, T.,
Da Silva, A. P., Pinheir, Í. M., Bandeir, C., y De Abreu, L. C. (2018). Instruments for
Augmentative and Alternative Communication for Children with Autism Spectrum Disorder: A
Systematic Review. Clinics, 73, e497. doi: 10.6061/clinics/2017/e497.
O’Neill, S. J., Smyth, S., Smeaton, A., y O’Connor, N. E. (2019). Assistive Technology: Understanding
the Needs and Experiences of Individuals with Autism Spectrum Disorder and/or Intellectual
Disability in Ireland and the UK. Assistive Technology, 32(5), 251-59. doi:
10.1080/10400435.2018.1535526.
Organización Mundial de la Salud. (s. f.) Tecnología de asistencia. Tecnología de asistencia. Recuperado
de https://www.who.int/es/health-topics/assistive-technology#tab=tab_1
Procuraduría Federal del Consumidor. (2021). Tecnologías asistenciales. Gobierno de México.
Recuperado de https://www.gob.mx/profeco/es/articulos/tecnologias-asistenciales?idiom=es
Silva, G., y Seabr, M. O. (2021). Elementos fundamentais para o design de jogos digitais com o foco no
treino de competências e habilidades de estudantes com transtorno do espectro autista: uma
revisão sistemática. Revista Brasileira de Estudos Pedagógicos, 102(260). doi: 10.24109/2176-
6681.rbep.102.i260.4033.
Silvera, D., Bruck, S., Xiao, Y., y Bradford, D. (2022). Socially-Assistive Robots to Support Learning
in Students on the Autism Spectrum: Investigating Educator Perspectives and a Pilot Trial of a
Mobile Platform to Remove Barriers to Implementation. Sensors, 22(16), 6125. doi:
10.3390/s22166125.
Urrútia, G., y Bonfill, X. (2010). Declaración PRISMA: una propuesta para mejorar la publicación de
revisiones sistemáticas y metaanálisis. Medicina Clínica, 135(11), 507-11. doi:
10.1016/j.medcli.2010.01.015
Wang, M., y Jeon, M. (2023). Assistive Technology for Adults on the Autism Spectrum: A Systematic
Survey. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(10), 2433-52. doi:
10.1080/10447318.2022.2163568.
pág. 8476
*Consider, if feasible to do so, reporting the number of records identified from each database or register searched
(rather than the total number across all databases/registers).
**If automation tools were used, indicate how many records were excluded by a human and how many were
excluded by automation tools.
Source: Page MJ, et al. BMJ 2021;372:n71. doi: 10.1136/bmj.n71.
This work is licensed under CC BY 4.0. To view a copy of this license, visit
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Records identified from*:
Databases (n = 4,646)
ScienceDirect (n= 4,456)
PubMed (n= 189)
Scielo (n= 1)
Registers (n = 0)
Records removed before
screening:
Duplicate records removed
(n= 0 )
Records marked as ineligible
by automation tools (n = 0)
Records removed for other
reasons (n = 0)
Records excluded**
by automation tools
ScienceDirect (n= 4,438)
PubMed (n= 181)
Scielo (n= 0)
Reports sought for retrieval
(n = 0)
Records screened
ScienceDirect (n= 4,456)
PubMed (n= 189)
Scielo (n= 1)
Reports not retrieved
(n = 0)
Reports assessed for eligibility
ScienceDirect (n= 18)
PubMed (n= 8)
Scielo (n= 1)
Reports excluded:
Reason 1 Does not
correspond to the topic and
objective of the review
ScienceDirect (n= 13)
PubMed (n= 3)
Scielo (n= 0)
Studies included in review
ScienceDirect (n= 5)
PubMed (n= 5)
Scielo (n= 1)
Identification
Screening
Included
Identification of studies via databases and registers