El párkinson puede detectarse a partir de la risa

Un equipo del que forman parte investigadores de la UPM desarrolla un sistema de inteligencia artificial con una tasa de acierto del 83% en el diagnóstico

29-09-2022

Esquemas del sistema desarrollado por los investigadores

El párkinson es una enfermedad neurodegenerativa que, por ahora, no tiene cura, pero su diagnóstico 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 su detección 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, aunque estuvieron más centrados en pacientes varones. Recientemente, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, en EE UU) presentó un sistema capaz de discernir la presencia y la severidad de la enfermedad a través de la respiración del paciente durante el sueño, una técnica que tiene el inconveniente de requerir la instalación de una serie de equipos y un cierto despliegue tecnológico en la casa del paciente para realizar la exploración con éxito.

La inteligencia artificial es la base de una contribución que presenta ahora un equipo compuesto por investigadores de varias instituciones de Madrid y de Zaragoza, entre ellos, expertos del Centro de Procesado de la Información y Telecomunicaciones (IPTC) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), que tiene su sede en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT). Este equipo ha publicado un estudio sobre un sistema automático de apoyo a la decisión que ha reconocido, entre otros sujetos sanos, pacientes que sufrían la enfermedad a través del análisis de sus risas. En concreto, 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 párkinson.

Las risas fueron grabadas en un estudio mientras las personas visionaban de forma aleatoria vídeos de humor, que incluían chistes y monólogos. Las sesiones duraban aproximadamente media hora. Las risas grabadas durante esas sesiones fueron segmentadas manualmente para generar los datos con los que entrenar el sistema desarrollado. Su gran ventaja es que grabar y analizar la risa de una persona es una tarea fácil y sencilla, no necesita un equipamiento especial ni un despliegue tecnológico importante.

Los responsables del estudio esperan que, en un futuro próximo, el análisis de la risa pueda realizarse a través de una aplicación instalada en el teléfono móvil y obtener un resultado fiable en pocos minutos. En su opinión, este tipo de sistemas automáticos para la detección precoz del párkinson 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, a la vez que disminuirá y racionalizará el empleo de los recursos en los sistemas de salud públicos y privados.

 

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.

 

Fuente: ‘e-Politécnica Investigación e Innovación’ (nº 619), boletín de la UPM.