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Inteligencia artificial para detectar el párkinson a partir de la risa

Con técnicas de reconocimiento de voz y aprendizaje automático, investigadores de Madrid y Zaragoza han desarrollado un sistema para identificar la enfermedad de Parkinson mediante el análisis de las risas grabadas a los pacientes.

El modelo de IA puede detectar la enfermedad de Parkinson a partir de la risa del paciente. / Adobe Stock

El párkinson es una enfermedad neurodegenerativa que, por ahora, no tiene cura, pero su detección en una etapa temprana permite mejorar la calidad de vida de las personas afectadas.
En los últimos años se han desarrollado multitud de métodos para facilitar la detección de la enfermedad antes de que se manifiesten síntomas clínicos que aparecen en las fases avanzadas. Por ejemplo, es conocido el caso de una enfermera escocesa que afirma poder detectar esta enfermedad a través del olor de una persona enferma. Se realizaron estudios científicos para validar la idea, pero más centrados en pacientes varones.

Este nuevo sistema automático de apoyo a la decisión reconoce, entre otros sujetos sanos, a pacientes que sufren la enfermedad a través del análisis de sus risas

Recientemente, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, en EEUU) presentó un sistema capaz de discernir la presencia y la severidad de la enfermedad a través de la respiración del paciente durante el sueño, aunque esta técnica requiere la instalación de una serie de dispositivos y un cierto despliegue de tecnología en la casa del paciente para realizar la exploración con éxito.

Ahora, investigadores de las universidades Politécnica (UPM) y Complutense (UCM) de Madrid, la de Zaragoza y otros centros de ambas ciudades, han publicado un estudio en el International Journal of Environmental Research and Public Health según el cual un sistema automático de apoyo a la decisión ha reconocido, entre otros sujetos sanos y con alto porcentaje de éxito, pacientes que sufrían la enfermedad a través del análisis de sus risas.

Tasa de acierto del 83 %

En concreto, el sistema de apoyo a la decisión alcanzó una tasa de acierto del 83% para la clasificación de risas de personas sanas y enfermas, empleando una base de datos de 20.000 muestras generadas automáticamente a partir de un grupo de 120 risas de sujetos sanos y de pacientes de Parkinson.

Las risas han sido grabadas en un estudio mientras las personas visionan varios vídeos de humor de forma aleatoria (incluyendo chistes y monólogos divertidos). Las sesiones tenían duración de media hora aproximadamente. Las risas registradas durante esa sesión fueron segmentadas manualmente para generar los datos con los que entrenar el sistema desarrollado.

Grabar y analizar la risa de una persona es una tarea fácil y sencilla, que no necesita un equipamiento especial, ni un despliegue tecnológico importante

Grabar y analizar la risa de una persona es una tarea fácil y sencilla, que no necesita un equipamiento especial, ni un despliegue tecnológico importante. Se espera que, próximamente, el análisis de la risa se pueda realizar a través de una aplicación instalada en el teléfono móvil y que será capaz de realizar el análisis y producir un resultado fiable en pocos minutos. 

Este tipo de sistemas automáticos para la detección precoz de la enfermedad de Parkinson ayudarán a mejorar la eficiencia de los tratamientos terapéuticos disponibles y futuros, lo que, a su vez, mejorará las condiciones de vida de las personas afectadas, disminuirá y racionalizará el empleo de los recursos en los sistemas de salud públicos y privados.

Referencia:

M. Terriza et al. “Use of Laughter for the Detection of Parkinson’s Disease: Feasibility Study for Clinical Decision Support Systems, Based on Speech Recognition and Automatic Classification Techniques”. Int. J. Environ. Res. Public Health, 2022.

Fuente:
UPM
Derechos: Creative Commons.
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