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Descubren un método para detectar la enfermedad de Parkinson analizando la risa de los pacientes

domingo, 2 de octubre de 2022, 14:29 h (CET)

MADRID, 02 (SERVIMEDIA)


Un equipo de investigadores, expertos en tecnologías de voz e inteligencia artificial del Centro de Procesamientos de Información y Telecomunicaciones (ITPC) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han descubierto un nuevo método para detectar la enfermedad de Parkinson a través del análisis de la risa de los pacientes.


La enfermedad de Parkinson es neurodegenerativa y, por ahora, no tiene cura, pero su detección en una etapa temprana permite mejorar la calidad de vida de las personas afectadas.


De hecho, en los últimos años se han desarrollado multitud de métodos para facilitar la detección de la enfermedad antes de que se manifiesten síntomas clínicos que aparecen en las fases avanzadas.


Este estudio ha permitido que un sistema automático de apoyo a la decisión reconozca, entre otros sujetos sanos y con alto porcentaje de acierto, pacientes que sufrían la enfermedad analizando sus risas. Este sistema alcanzó una tasa de acierto de más del 80% para la clasificación de risas de persona sanas y enfermas.


Las risas fueron grabadas en un estudio, durante media hora, mientras las personas visionaban varios vídeos de humor de forma aleatoria. Estas grabaciones fueron segmentadas manualmente para generar los datos con los que entrenar el sistema desarrollado.


Los expertos señalaron que grabar y analizar la risa de una persona es una tarea fácil y sencilla. Por ello, se espera que, en un futuro próximo, el análisis de la risa se pueda realizar con una aplicación instalada en el teléfono móvil y que será capaz de realizar el análisis y producir un resultado fiable en pocos minutos.


Por último, este tipo de sistemas automáticos para la detección precoz de la enfermedad de Parkinson 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, disminuirá y racionalizará el empleo de los recursos en los sistemas de salud públicos y privados.


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