Parkinson, una enfermedad que podría detectarse mediante una app que analiza la voz

En el artículo La aplicación que permite orientar un diagnóstico respiratorio analizando la tos con el móvil hablábamos de cómo se había aplicado esta aproximación para la creación de una aplicación para la detección de COVID-19 basada en el audio de la tos, un test para el que lo único que se necesitaba era un teléfono móvil inteligente.

El campo del análisis automatizado de sonidos como la voz o la tos parece ofrecer nuevas posibilidades más allá de la patología respiratoria, a tenor de los resultados publicados por un equipo de investigación dirigido por ingenieros y neurólogos de la Universidad RMIT (Instituto de Tecnología de Melbourne), que han creado una aplicación móvil que utiliza la voz de una persona para detectar la enfermedad de Parkinson.

Esta aplicación emplea sistemas algorítmicos para reconocer y clasificar cambios en la voz de una persona en un procesamiento que se ejecuta en solo 10 segundos, y podría emplearse como mecanismo de despistaje sindrómico o para la valoración de la evolución de los cuadros. 

El biomarcador vocal.

Los investigadores recopilaron grabaciones de voz de personas con Parkinson y de un grupo de control, a los que pidieron que pronunciaran consecutivamente tres sonidos idénticos, los correspondientes a las letras A, O y M, que componen una sonoridad similar a un canto de meditación hindú. 

Los mismos tres sonidos y el método de análisis por IA también se utilizaron para identificar a pacientes con COVID-19 severo, con necesidades de atención sanitaria y/o hospitalización.

La voz de los pacientes de Parkinson cambia debido a una combinación de tres síntomas, la rigidez, el temblor y la bradicinesia. Un especialista pueden identificar estos síntomas, pero la evaluación puede ser en ocasiones compleja debido a las grandes diferencias naturales en las voces de las personas.

De hecho, ha habido diversos intentos para desarrollar sistemas de evaluación de la voz en el Parkinson basados en tecnologías de análisis computarizado, pero no era fácil establecer modelos que minimizaran los sesgos generados por las diferencias significativas en las voces de las personas. En cambio, implementar este tipo de tecnología en los teléfonos móviles, y poder recopilar a través de ellos una mayor cantidad de sonidos, permite distribuir más extensamente la toma de sonidos, y así “adiestrar” mejor al algoritmo incrementando su efectividad taxonómica.

El estudio se dedicó también a evaluar en una gama más amplia de características relacionadas con los mecanismos de producción de la voz, incluidas las características relacionadas con la generación de presión de aire por los pulmones, la vibración de las cuerdas vocales y la modulación de la voz en el tracto vocal. También se clasificaron las características de una gama más amplia de fonemas sostenidos para capturar cualquier posible alteración que pueda ocurrir en los mecanismos y órganos de producción de voz.

A juicio de los investigadores, el uso de los tres sonidos "dio como resultado una detección más precisa de la enfermedad de Parkinson", según Dinesh Kumar, profesor de la Facultad de Ingeniería de la Universidad RMIT.

El co-investigador Dr. Quoc Cuong Ngo también afirmó que esta aplicación de detección es "más rápida y mejor" que otros enfoques similares basados ​​en IA. "Nuestra aplicación puede medir con gran precisión cómo la voz de alguien con enfermedad de Parkinson o con alto riesgo de hospitalización por COVID-19 es significativamente diferente al la de las personas sanas".

El mismo equipo de investigación del RMIT se propone trabajar en un estudio observacional más amplio para detectar la progresión del Parkinson y determinadas enfermedades pulmonares. También buscan probar la eficacia de su tecnología de inteligencia artificial en otras afecciones neurológicas y trastornos del sueño. 

Otras aproximaciones a este mismo tipo de tecnología son las de la startup norteamericana Rune Labs, cuya plataforma StrivePD también sirve para monitorizar los síntomas de los pacientes con Parkinson a través del Apple Watch, la ya mencionada de ResApp centrada en COVID-19, y SingHealth que trabaja en el seguimiento de síntomas de Parkinson a través de su aplicación Health Buddy.