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José Antonio Lozano Teruel

Ciencia y Salud

Diagnóstico precoz a través del habla de la enfermedad de parkinson

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, del Massachusetts Institute of Technology y de la Johns Hopkins University están diseñando nuevos biomarcadores no invasivos capaces de identificar la enfermedad de Parkinson analizando el habla de los pacientes mediante técnicas de procesado digital de la señal y aprendizaje de máquina que permiten un diagnóstico diferencial de la enfermedad.

Los trabajos preliminares, han sido publicados recientemente en las revistas PLOS ONE y Applied Soft Computing y sirven para iniciar el posible desarrollo de sistemas automáticos de cribado y evaluación objetiva de la enfermedad que, además de representar un importante reto tecnológico, tienen un gran impacto tanto social como económico, ya que actualmente el tiempo medio necesario para confirmar el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson es de 2,9 años y se basa fundamentalmente en la sospecha clínica. La 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. Por ello, según los investigadores “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 habían sido  explotados para desarrollar sistemas automáticos fiables de diagnóstico diferencial y cribado. Con este objetivo se pusieron en marcha una serie de investigadores 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.

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