Redacción/CDMX
Durante las primeras etapas de algunas enfermedades, puede existir evidencia limitada de que se está desarrollando una complicación de salud; sin embargo, algunas pistas sutiles aún pueden estar presentes.
Estudios recientes muestran que los algoritmos de IA pueden analizar con éxito las voces de las personas para identificar a aquellas que se encuentran en las primeras etapas de la enfermedad de Parkinson o una infección grave de los pulmones por covid-19.
Gracias a los investigadores estos ya es posible, incorporar estos algoritmos en una aplicación para smartphone, llamada Aum, utilizada para diagnosticar y monitorear los datos.
“Las voces de las personas son utilizadas de forma rutinaria por los médicos para evaluar a sus pacientes, especialmente para enfermedades neurodegenerativas, como la enfermedad de Parkinson, y enfermedades pulmonares, ya sea covid-19 u otras enfermedades pulmonares», explica Dinesh Kumar, profesor del Royal Melbourne Institute of Technology, “Este enfoque no es solo para detectar la enfermedad, sino también para evaluar los efectos de la medicina y optimizar la dosis”.
Kumas y su compañeros investigaron si estos detalles se podían encontrar en la voz de una persona con los algoritmos de aprendizaje automático, recaudando en el primer estudio 36 personas con enfermedad de Parkinson y 36 voluntarios sanos.
Un problema que se encontraron durante este estudio fueron las diferencias naturales de las voces, lo que les hace difícil identificar quien se encuentra mal.
Por lo tanto pidieron a los participantes que dijeran diferentes fonemas que requieren la nariz, boca, y garganta, grabandolos con un teléfono inteligente basado en iOS, desarrollando y aplicando algoritmos de aprendizaje automático que podía diferenciar entre las personas con enfermedad de Parkinson y los voluntarios sanos teniendo un 100 por ciento de precisión.
El profesor Nemuel Pah, uno de los investigadores de los de este estudio, realizó un estudio similar en pacientes de covid-19 en Indonesia en junio y julio del 2021, 40 pacientes hospitalizados con coronavirus y 48 sujetos sanos en el transcurso de 22 días.
Pah les pidió que le repitieran seis fonemas (i.e., /a/, /e/, /i/, /o/, /u/, así como /m/).
De tal forma que, tres días después de su ingreso al hospital, la vocal /i/ es la que les daba mayores indicadores para diferenciar a una persona con daño pulmonar de una con controles saludables.
Kumar dijo que la ventaja de usar la aplicación para identificar pacientes con covid-19 es que los registros no requieren contacto físico entre el médico y el paciente y, por lo tanto, son una forma adecuada de limitar la exposición.
Kumar dice que su equipo está interesado en aplicar estos enfoques en el mundo real, pero aún queda trabajo por hacer.
Específicamente, buscan registrar su tecnología con la Administración de Productos Terapéuticos de Australia, la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos (FDA) y la Administración Nacional de Productos Médicos de China.
Pero ello requiere tiempo y dinero, así que confía en que organizaciones que luchan contra el Parkinson como la de Michael J. Fox se interesen en el proyecto.
(Con información de IEEE Spectrum)