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| La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo incurable que afecta a más de 10 millones de personas en todo el mundo. La detección precoz y la correcta evaluación de la enfermedad es fundamental para la medicación adecuada y para frenar el avance de los síntomas |
Encuentran un método para detectar la presencia de la enfermedad de Parkinson analizando la risa de los pacientes a través de un sistema que emplea técnicas de reconocimiento de voz y aprendizaje automático.
28 septiembre 2022.- La enfermedad de Parkinson 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 estuvieron más centrados en pacientes varones. Recientemente, el MIT de los 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 equipos y un cierto despliegue tecnológico en la casa del paciente para realizar la exploración con éxito.
Un equipo compuesto por investigadores de varias instituciones de Madrid y de Zaragoza, entre ellos, expertos en tecnologías de voz e inteligencia artificial del Centro de Procesamiento de Información y Telecomunicaciones (IPTC) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha publicado un estudio según el cual un sistema automático de apoyo a la decisión ha reconocido, entre otros sujetos sanos y con alto porcentaje de acierto, pacientes que sufrían la enfermedad a través del análisis de sus risas. 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 grabadas 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. Se espera que, en un futuro próximo, 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.
Fuente: Terriza, M.; Navarro, J.; Retuerta, I.; Alfageme, N.; San-Segundo, R.; Kontaxakis, G.; Garcia-Martin, E.; Marijuan, P.C.; Panetsos, F. 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, 19, 10884. https://doi.org/10.3390/ijerph191710884
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