Desarrollan inteligencia artificial que puede diagnosticar Parkinson analizando la risa de los pacientes

Científicos de la Universidad Complutense de Madrid publicaron una investigación en MDPI en la que exponen que una inteligencia artificial, analizando el sonido de la risa de los pacientes, puede diagnosticar la enfermedad de Parkinson.

El mal de Parkinson es un trastorno del sistema nervioso central que afecta el movimiento y suele ocasionar temblores. Provoca el daño de las células nerviosas del cerebro que lleva una caída en los niveles de dopamina, lo que causa los síntomas.

Tras décadas de investigaciones para atacar la enfermedad, los expertos jamás imaginaron que la risa podría contribuir a su prevención y diagnóstico temprano.

Los especialistas de la Complutense de Madrid, citados en un reporte publicado en el sitio web de Excelsior, explicaron: “Nuestro sistema de apoyo se basa en el análisis de la risa con métodos de reconocimiento de voz y técnicas de clasificación automática”.

“Evaluamos diferentes coeficientes para identificar las características de risa de sujetos sanos y enfermos combinados con modelos de clasificación de aprendizaje automático”, agregó.

Cifras del estudio

De acuerdo con la investigación, la tasa de precisión alcanzó un 83 por ciento para la clasificación de “risas saludables” con enfermedad de Parkinson, en una base de datos de 20 mil muestras generadas aleatoriamente a partir de un grupo de 120 risas de sujetos sanos y con la enfermedad de de Parkinson.

La conclusión de los científicos es que, con esta inteligencia artificial, la risa podría emplearse para la detección eficiente y confiable del mal de Parkinson. El sistema de diagnóstico utiliza técnicas de reconocimiento de voz y clasificación automática.

No es la primera vez que académicos descubren una forma para que la inteligencia artificial ayude al diagnóstico de Parkinson. Antes el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) reveló que la IA podría detectar la enfermedad de Parkinson mediante el seguimiento a distancia de los patrones de respiración de una persona.