Investigadores de México y España desarrollan una tecnología basada en algoritmos e inteligencia artificial para encontrar una solución a las patologías del habla, que muchas veces no tienen una solución médica.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que la tartamudez, uno de los trastornos más comunes del habla, afecta a alrededor del 1% de la población mundial, es decir, a aproximadamente 70 millones de personas.
Este dato llevó a científicos del Tecnológico de Monterrey (México) y de la Universidad de Zaragoza (España) a diseñar un software basado en algoritmos de redes neuronales y machine learning, que permita la detección oportuna, eficaz y temprana de cualquier patología.
El desarrollo de este modelo inteligente permitirá al médico medir la gravedad y el comportamiento diario de la enfermedad, lo cual, a su vez, contribuirá a mejorar la calidad de vida del paciente. Y todo a través de una página web o una aplicación inteligente que el especialista deberá tener en su teléfono móvil o en su ordenador.
«De acuerdo con la enfermedad, se le prescribirían terapias para minimizar la severidad de la patología. En el caso de que haya posibilidad de mejora, el mismo software le ayudaría al paciente a monitorear sus avances después de la terapia», explica Juan Arturo Nolazco Flores, director del Hub de Ciencia de Datos del Tecnológico de Monterrey, en una charla con la revista institucional Tec Review.
Los trastornos del habla son problemas que dificultan la creación o la conformación de los sonidos necesarios para que una persona se comunique con otra, aunque también hay algunas afecciones que están más relacionadas a mermar la calidad de la voz y, por ende, complicar la comunicación oral y el entendimiento. El tartamudeo o la falta de fluidez son los ejemplos más frecuentes, según información de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH, por sus siglas en inglés).
El problema para detectar este tipo de patologías es que los diagnósticos no siempre son exactos o eficaces. Nolazco Flores explica que los métodos de identificación actuales «se basan en cuestiones subjetivas, realizan evaluaciones sesgadas, están sujetos a la sensibilidad de los parámetros, son lentos, laboriosos y requieren que el paciente se traslade a una clínica para realizar un examen físico».
El proyecto de estos investigadores mexicanos y españoles está basado en una lista de datos que contiene 61 patologías de la voz humana, como laringitis, leucoplasia, pólipos, úlcera de contacto, edema de Reinke, parálisis, cáncer, disfonía espasmódica, disfonía funcional y disfonía psicógena ariluxación, entre otras.
La finalidad es que el software —que todavía está en fase experimental— pueda ser utilizado no sólo por los médicos, sino por los pacientes, quienes podrán monitorear su enfermedad o recibir tratamientos desde su aplicación.
«Según la enfermedad, se le prescribirían terapias para minimizar la severidad de la patología. En el caso de que haya posibilidad de mejora, el mismo software le ayudaría al paciente a monitorear sus avances después de la terapia», señala Nolazco Flores.
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