Cuando la voz delata al párkinson

El objetivo es mantener en el tiempo la máxima calidad de vida. Estar activo, salir a la calle y no quedarse apoltronado en el sofá. El párkinson es una actividad caracterizada por una alteración motora, es decir, merma la capacidad de movimiento, por ello es clave evitar la inactividad. En ocasiones comienza con temblores en el cuerpo así como una pérdida de olfato. Con el paso de los meses el proceso evoluciona y las pérdidas de equilibrio hacen acto de presencia. La voz se debilita y la osteoporosis se acentúa y se producen muchas fracturas por caídas.

Hoy el diagnóstico se basa en criterios clínicos. Es difícil de detectar, ya que a menudo se confunde con signos propios de envejecimiento o con padecimientos del sistema nervioso central como esclerosis múltiple. En la actualidad, para su diagnóstico la escala más utilizada es la Unified Parkinson’s Disease Rating Scale, un instrumento que refleja los aspectos clínicos más relevantes en la evaluación de la enfermedad. Esta escala asigna valores numéricos a observaciones físicas con respecto a los síntomas de los pacientes. Puede ser subjetiva, puesto que los enfermos pueden encontrarse peor o mejor justo el día en el que realizan el test.

Debido al aumento de población afectada por patologías de este tipo, es necesario buscar métodos de diagnóstico más precisos, sencillos y cómodos. En ese escenario aparece la voz. Según varios estudios, el habla es un indicador temprano del párkinson. De hecho, van más allá y recogen que el 90% de las personas que padece esta dolencia sufre algún tipo de deterioro vocal. «Encontramos distintas características que nos permiten evaluar la degeneración de las cuerdas vocales», expresa Sonia Portillo, estudiante de Estadística de la Universidad de Salamanca (Usal), quien ha ideado una herramienta que realiza un diagnóstico no invasivo de la enfermedad mediante el análisis de la voz.

La tecnología que está desarrollando se basa en machine learning o, en otras palabras, en algoritmos que tratan de aprender de los datos, por lo que mediante el aprendizaje supervisado clasificará pacientes. Parte de una serie de enfermos con los que cuales desarrollará el algoritmo que revisará todos los datos nuevos y podrá clasificar pacientes. «Tenemos una serie de pacientes con sus respectivas medidas de voz, sabemos qué pacientes están enfermos y cuáles no, a partir de esos pacientes se ajustará el modelo que clasificará nuevos enfermos», explica antes de añadir que solo será necesario recoger las variables de la voz para poder diferenciar entre personas sanas o con párkinson.

Portillo asegura que el sistema será muy fácil de manejar, puesto que se obtendrán los valores que posteriormente se introducirán en una aplicación, que calculará mediante un algoritmo, si el paciente está enfermo o no. La novedad, recalca la estudiante de la Usal, es que aporta un mejor diagnóstico, más rápido, sencillo, no invasivo y con mayor porcentaje de acierto hasta el momento.

Respecto a las ventajas, indica que esta herramienta facilitará el trabajo a los médicos. Para los pacientes también supondrá una mejora, porque evitará errores diagnósticos, lo que desencadenará en un tratamiento certero que podrá ayudar a minimizar las consecuencias de la enfermedad. En este sentido, asegura que no existe ningún aparato patentado que permite diagnosticar el párkinson mediante la voz. «Es cierto que cualquier médico puede detectarlo, pero se puede confundir con otras patologías propias de la edad», subraya para, a continuación, recalcar que «en ningún caso» se puede considerar su invención un sustituto de la escala que se utiliza en la actualidad, ya que «no permite asegurar un diagnóstico en estadios tempranos».

El proyecto comenzó como un trabajo de clase. «Debíamos probar técnicas estadísticas en datos médicos. Buscando un tema, llegué a un artículo que hablaba de que el párkinson se podía diagnosticar mediante la voz. Realicé un trabajo sencillo, pero me quedé con las ganas de seguir trabajando en ello, ya que me parecía un tema muy interesante. Seguí formándome, poniéndole especial interés al machine learning, un campo muy interesante y práctico», cuenta muy emocionada. Tras esta inmersión en una serie de conocimientos diferentes a los que se imparten en las clases de Estadística, Sonia Portillo tuvo la oportunidad de plasmar todo lo aprendido en el trabajo de fin de grado.

Ahora mismo está a punto de terminar la carrera y sus planes de futuro pasan por formar parte de alguna empresa en la cual pueda seguir empapándose de conocimientos de una forma más práctica. «Aún me faltan muchas cosas por aprender. Creo que la innovación es fundamental y me gustaría poder innovar, por lo que no descarto ampliar el proyecto en el que estoy trabajando», avanza la estudiante de la Usal.

El sistema de diagnóstico de la Enfermedad de Parkinson mediante disfonía ha sido seleccionado para formar parte del Programa de Prototipos orientados al mercado del Plan TCUE, gestionado por la Fundación General, para implementar en la Universidad de Salamanca el Plan de Transferencia de Conocimiento Universidad Empresa de la Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León. Este proyecto está financiado por el Gobierno autonómico, a través de una subvención directa de la Consejería de Educación con financiación FEDER. Entre otros beneficios, recibirá 1.000 euros brutos y protección industrial e intelectual de los resultados obtenidos.