Inteligencia artificial para detectar el párkinson por la voz

Un algoritmo puede detectar cambios sutiles en la voz de una persona relacionados con esta enfermedad neurodegenerativa.

Las alteraciones del habla suelen ser los primeros indicadores de la enfermedad neurológica de más rápido crecimiento en el mundo, que afecta a más de 8,5 millones de personas, pero los métodos tradicionales de diagnóstico suelen ser complejos y lentos, lo que retrasa su detección precoz.

Investigadores de la Middle Technical University (MTU), de Bagdad, y de la Universidad de Australia Meridional (UniSA) acaban de publicar un artículo en el que analizan los avances de las técnicas de inteligencia artificial (IA) para detectar la enfermedad de Parkinson, una afección cerebral que causa trastornos del movimiento, mentales y del sueño, dolor y otros problemas graves de salud.

Los movimientos involuntarios (discinesias) y las contracciones musculares dolorosas (distonías) pueden causar en los afectados problemas importantes a la hora de hablar y de moverse.

Estos síntomas dan lugar a altas tasas de discapacidad y hacen necesaria la atención médica.

Ali Al-Naji, catedrático asociado de la MTU, ingeniero en instrumentación médica y profesor adjunto de la UniSA, afirma que todas las pruebas demuestran que el análisis de la voz mediante IA podría revolucionar el diagnóstico precoz del párkinson y el seguimiento a distancia de este trastorno neurodegenerativo.

En la actualidad, el diagnóstico del párkinson es clínico, y se basa en la entrevista y la exploración física del paciente por parte del neurólogo con el fin de detectar la presencia de diversos síntomas y signos, como son temblor de manos y pies, ralentización motora, rigidez y alteración de la marcha.

«Los cambios vocales son indicadores precoces de la enfermedad de Parkinson, incluidas las pequeñas variaciones en el tono, la articulación y el ritmo, debidas a la disminución del control sobre los músculos vocales, afirma el profesor Al-Naji.

Y añade:

Analizando estas características acústicas, los modelos de IA pueden detectar patrones vocales sutiles relacionados con la enfermedad mucho antes de que aparezcan síntomas visibles».

Las técnicas de inteligencia artificial utilizan principalmente algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo entrenados en amplios conjuntos de datos de grabaciones de voz de pacientes con párkinson y de personas sanas, como control.

Estos algoritmos extraen características relevantes, como el tono, las distorsiones del habla y los cambios en las vocales, y luego categorizan las grabaciones de voz con una precisión notable, de hasta el 99% en un estudio de investigación.

El profesor Al-Naji y sus colegas afirman que, aunque el párkinson no tiene cura, el diagnóstico y la intervención tempranos pueden mejorar la calidad de vida y ralentizar la progresión de los síntomas.

Hay que recordar que existen tratamientos que pueden aliviar sus síntomas, e incluyen medicamentos, cirugía y rehabilitación.

El medicamento más comúnmente utilizado es la combinación de levodopa y carbidopa, que incrementa los niveles de dopamina en el cerebro.

Además, los médicos pueden recurrir a otros fármacos, como los anticolinérgicos, para controlar movimientos musculares involuntarios.

Por otro lado, la estimulación cerebral profunda y otros procedimientos pueden ser efectivos para disminuir los temblores y reducir la dependencia de los medicamentos.

«Además de detectar precozmente el párkinson, la IA podría ayudar a controlar a los pacientes a distancia, lo que reduciría la necesidad de llevar a cabo visitas presenciales», afirma el profesor Al-Naji, que advierte de que hay que realizar estudios más amplios y diversos para usara la IA en la detección precoz de esta devastadora enfermedad.

Un mal cuya incidencia se ha doblado en los últimos veinticinco años y que mata a 300.000 personas cada año en el mundo.

Ha habido esfuerzos anteriores para detectar el párkinson en el habla en las universidades UPM y Salamanca en España.

Fuente: AIP