Estudios preliminares
realizados por investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid,
determinan que el habla ofrece información relevante para el diagnóstico precoz
de la enfermedad de Parkinson.
Mediante técnicas de
procesado digital de la señal de la propia voz se podrán diagnosticar
enfermedades como el párkinson. Expertos en las tecnologías de la voz y el
habla de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), del Massachusetts
Institute of Technology (MIT) y de la Johns Hopkins University (JHU) trabajan
conjuntamente para diseñar nuevos biomarcadores basados en técnicas de
procesado digital de la señal y aprendizaje de máquina que permitan un
diagnóstico diferencial de la enfermedad de Parkinson.
Sus trabajos
preliminares, publicados recientemente en las revistas PLOS ONE y Applied Soft
Computing, presentan diversos esquemas de clasificación y parametrización de la
voz que abren la puerta al desarrollo de sistemas automáticos de cribado y
evaluación objetiva de la enfermedad. Esta, además de representar un importante
reto tecnológico, tienen un gran impacto tanto social como económico.
Los investigadores
tratan de utilizar el habla de los pacientes para diseñar nuevos biomarcadores
no invasivos capaces de identificar la enfermedad de Parkinson
El tiempo medio para la
obtención del diagnóstico de la enfermedad de Parkinson es de 2,9 años y se
basa fundamentalmente en la sospecha clínica. La precisión diagnóstica varía
considerablemente según la duración de la enfermedad, la edad, la experiencia
del médico y la evolución. Esta incertidumbre en el propio diagnóstico, unida a
la degeneración que se produce antes del inicio de cualquier tratamiento, tiene
un evidente impacto en la calidad de vida de los pacientes.
Como señala Juan
Ignacio Godino, investigador de la UPM, “la detección temprana del párkinson,
junto con la anticipación en el inicio del tratamiento, tendría importantes
efectos tanto para la calidad de vida de los pacientes como para el sistema
asistencial, permitiendo a su vez el desarrollo de nuevas terapias y comprender
mejor la enfermedad y su evolución”.
A pesar de que aún no
se dispone de marcadores tempranos robustos y no invasivos, la literatura ha
identificado desde hace décadas que la voz y el habla se ven afectadas aún en
estadios presintomáticos de la enfermedad, si bien estos hallazgos aún no han
sido explotados para desarrollar sistemas automáticos fiables de diagnóstico
diferencial y cribado.
Biomarcadores no
invasivos en la señal de la voz
Con este objetivo se
pusieron en marcha una serie de investigadores en diversos centros de distintas
instituciones -el Laboratorio de Bioingeniería y Optoelectrónicade la UPM, el
Research Laboratory of Electronics del MIT y el Center for Language and Speech
Processing de la JHU- para desarrollar biomarcadores basados en técnicas de
procesado digital de la señal y aprendizaje de máquina que faciliten la
detección temprana, caracterización y monitorización de distintos tipos de
desórdenes neurológicos que se manifiestan a través de la voz, centrándose
especialmente en el párkinson.
Los estudios realizados
ponen de manifiesto no sólo que el habla es portadora de información relevante
para el diagnóstico diferencial de la enfermedad de Parkinson, sino también que
la extracción de características de interés se puede llegar a automatizar de
manera sencilla analizando distintos aspectos relacionados con la cinemática de
la voz.
Los resultados sugieren
una fiabilidad en el diagnóstico similar a la de los estudios actuales basados
en sospecha clínica, lo que los hace especialmente relevantes.
Este trabajo se enmarca
en una línea de investigación que aún se encuentra en curso y que requiere de
la colaboración desinteresada de los ciudadanos. El perfil buscado se refiere a
personas con una edad comprendida entre los 45 y los 90 años, que no padezcan
la enfermedad, y que no tengan antecedentes familiares de la misma.
Los interesados pueden
rellenar un formulario de contacto y los responsables del proyecto, denominado
Neurovoz, se pondrán en contacto con ellos para indicarles cómo ayudarlos a
mejorar la calidad de la vida de los pacientes y de las familias que sufren la
enfermedad.
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