Investigadores utilizan datos de voz y algoritmos de inteligencia artificial para el diagnóstico temprano de la enfermedad de Parkinson

La enfermedad de Parkinson afecta a más de 10 millones de personas en todo el mundo, y aunque todavía no hay cura, la enfermedad se puede controlar mejor si se detectan los síntomas temprano. Uno de los principales aspectos de la enfermedad de Parkinson es que, a medida que progresa, cambia el habla.

Esto llevó a Rytis Maskeliūnas, un investigador lituano de la Universidad de Tecnología de Kaunas (KTU), y a un equipo de colegas de la Universidad de Ciencias de la Salud de Lituania (LSMU), a intentar identificar estos síntomas tempranos utilizando datos de voz.

Detectando cambios sutiles en los patrones del habla

Según Maskeliūnas, a medida que disminuye la actividad motora, también disminuye la función de las cuerdas vocales, el diafragma y los pulmones.

“Los cambios en el habla a menudo ocurren incluso antes que los trastornos de la función motora, por lo que el habla alterada puede ser el primer signo de la enfermedad”, dice Maskeliūnas.

El profesor Virgilijus Ulozas del Departamento de Otorrinolaringología de la Facultad de Medicina de la LSMU dice que los pacientes con enfermedad de Parkinson en etapa temprana pueden hablar de manera más suave, que a menudo es monótona, menos expresiva, más lenta y más fragmentada. Sin embargo, estos cambios son difíciles de detectar por el oído.

El equipo conjunto de investigadores desarrolló un nuevo sistema que busca resolver este problema.

“No estamos creando un sustituto para un examen de rutina del paciente – nuestro método está diseñado para facilitar el diagnóstico temprano de la enfermedad y para rastrear la eficacia del tratamiento”, dice Maskeliūnas.

También dice que la relación entre la enfermedad y las anormalidades del habla no es nueva, pero a medida que avanza la tecnología, se vuelve más fácil extraer información más reveladora del habla.

Utilizando algoritmos de inteligencia artificial y datos de voz

Utilizando inteligencia artificial (IA) de vanguardia, los investigadores realizaron un estudio innovador para crear análisis y diagnósticos personalizados de señales de habla en el idioma lituano. En apenas segundos, pudieron ampliar las bases de datos de IA existentes con resultados únicos de las peculiaridades lingüísticas de Lituania.

Kipras Pribuišis es un profesor del Departamento de Otorrinolaringología de la Facultad de Medicina de la LSMU.

“Hasta ahora, nuestro enfoque puede distinguir a las personas con enfermedad de Parkinson de las personas sanas utilizando una muestra de habla”, dice Pribuišis. “Este algoritmo también es más preciso que los propuestos anteriormente”.

Al grabar el habla de personas sanas y pacientes con enfermedad de Parkinson en una cabina insonorizada, el equipo utilizó un algoritmo de IA para procesar las señales. Este enfoque innovador no requirió hardware complejo y podría aplicarse eventualmente en dispositivos móviles, lo que allanaría el camino para soluciones de atención mejoradas en el futuro.

“Nuestros resultados, que ya se han publicado, tienen un gran potencial científico. Claro, todavía hay un largo y desafiante camino que recorrer antes de que pueda aplicarse en la práctica clínica diaria”, dice Maskeliūnas.

Maskeliūnas ha identificado los siguientes pasos en su investigación: ampliar el número de pacientes para obtener más evidencia, comparar este algoritmo con otros métodos de detección temprana de la enfermedad de Parkinson y confirmar su eficacia en diferentes contextos, como oficinas médicas o entornos domésticos.