Investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid, del Massachusetts Institute of Technology y de la Johns Hopkins University est\u00e1n dise\u00f1ando nuevos biomarcadores no invasivos capaces de identificar la enfermedad de Parkinson analizando el habla de los pacientes mediante t\u00e9cnicas de procesado digital de la se\u00f1al y aprendizaje de m\u00e1quina que permiten un diagn\u00f3stico diferencial de la enfermedad.<\/p>\n
Los trabajos preliminares, han sido publicados recientemente en las revistas PLOS ONE<\/em><\/strong> y Applied Soft Computing<\/em><\/strong> y sirven para iniciar el posible desarrollo de sistemas autom\u00e1ticos de cribado y evaluaci\u00f3n objetiva de la enfermedad que, adem\u00e1s de representar un importante reto tecnol\u00f3gico, tienen un gran impacto tanto social como econ\u00f3mico, ya que actualmente el tiempo medio necesario para confirmar el diagn\u00f3stico de la enfermedad de Parkinson es de 2,9 a\u00f1os y se basa fundamentalmente en la sospecha cl\u00ednica. La incertidumbre en el propio diagn\u00f3stico, unida a la degeneraci\u00f3n que se produce antes del inicio de cualquier tratamiento, tiene un evidente impacto en la calidad de vida de los pacientes. Por ello, seg\u00fan los investigadores \u201cla detecci\u00f3n temprana del p\u00e1rkinson, junto con la anticipaci\u00f3n en el inicio del tratamiento, tendr\u00eda 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 evoluci\u00f3n\u201d.<\/p>\n A pesar de que a\u00fan no se dispone de marcadores tempranos robustos y no invasivos, la literatura ha identificado desde hace d\u00e9cadas que la voz y el habla se ven afectadas a\u00fan en estadios presintom\u00e1ticos de la enfermedad, si bien estos hallazgos a\u00fan no hab\u00edan sido\u00a0 explotados para desarrollar sistemas autom\u00e1ticos fiables de diagn\u00f3stico diferencial y cribado. Con este objetivo se pusieron en marcha una serie de investigadores para desarrollar biomarcadores basados en t\u00e9cnicas de procesado digital de la se\u00f1al y aprendizaje de m\u00e1quina que faciliten la detecci\u00f3n temprana, caracterizaci\u00f3n y monitorizaci\u00f3n de distintos tipos de des\u00f3rdenes neurol\u00f3gicos que se manifiestan a trav\u00e9s de la voz, centr\u00e1ndose especialmente en el p\u00e1rkinson.<\/p>\n Los estudios realizados ponen de manifiesto no s\u00f3lo que el habla es portadora de informaci\u00f3n relevante para el diagn\u00f3stico diferencial de la enfermedad de Parkinson, sino tambi\u00e9n que la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de inter\u00e9s se puede llegar a automatizar de manera sencilla analizando distintos aspectos relacionados con la cinem\u00e1tica de la voz. Los resultados sugieren una fiabilidad en el diagn\u00f3stico similar a la de los estudios actuales basados en\u00a0 sospecha cl\u00ednica, lo que los hace especialmente relevantes.<\/p>\n M\u00e1s en:<\/p>\n