App detecta Parkinson y COVID-19 a través de audio

Uno de los desafíos del diagnóstico de enfermedades es su identificación temprana. En esta etapa, los signos pueden ser vagos o confusos o difíciles de identificar. El diagnóstico temprano a menudo está relacionado con los mejores resultados posibles del tratamiento, por lo que existen muchos incentivos para mejorar los métodos de esta manera.

Un nuevo método vocal para diagnosticar enfermedades podría resultar fructífero en este sentido. Utiliza técnicas de aprendizaje automático para detectar cuándo los pacientes pueden estar sufriendo ciertas afecciones.

Los patrones del habla del paciente y la calidad general de la voz han sido durante mucho tiempo una importante herramienta de diagnóstico para los médicos. Son particularmente relevantes para las condiciones neurológicas. Si el cerebro o el sistema nervioso no funcionan correctamente, el habla puede verse afectada.

Una sencilla aplicación para smartphone es Se utiliza para capturar muestras de audio de pacientes. El sistema puede administrar los niveles de ruido de fondo en un consultorio médico típico y le informa al paciente sobre los sonidos correctos para realizar el diagnóstico. Crédito: Youtube - IEEE Spectrum

Investigadores del Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) han desarrollado un método para detectar signos sutiles de enfermedad usando la voz de un paciente. La idea era utilizar algoritmos de aprendizaje automático para determinar si la pronunciación de ciertos sonidos por parte de un paciente era indicativa de una enfermedad. El objetivo principal era identificar la presencia de la enfermedad de Parkinson tomando muestras de un paciente que hablaba varios sonidos normales en inglés. La investigación tenía que lograr esto a pesar de las variaciones naturales en las voces de una persona a otra. Para la investigación se reclutaron 36 pacientes con enfermedad de Parkinson, junto con 36 voluntarios sanos.

Según el estudio publicado, se pidió a los participantes de la investigación que pronunciaran tres fonemas: /a/, /o/ y /m/. Este es el sonido en medio de "car", el sonido "oh" y el sonido "mmmm", respectivamente. Estos fonemas requieren el uso de la garganta, la boca y las fosas nasales para producir el sonido. Se entrenó un algoritmo de aprendizaje automático para determinar las diferencias en estos sonidos entre pacientes con enfermedad de Parkinson y voluntarios sanos. Diseñado para su uso en un entorno clínico típico, el algoritmo fue diseñado para trabajar con muestras de audio capturadas por pacientes que usan un teléfono inteligente común con niveles razonables de ruido de fondo. Se utilizó una aplicación para recopilar los datos y se configuró para guiar a los pacientes en la creación de los sonidos correctos con la voz.