Reconocimiento vocal y salud

VoiceWise es proyecto nacido del deseo de muchos investigadores de desarrollar un proceso sencillo, innovador y económico el cual puede brindar apoyo al personal de salud en detección precoz de una enfermedad o de algún trastorno específico sin que los pacientes se somaten a técnicas de diagnóstico numerosas y costosas. Por esto el Dr. Giovanni Saggio, profesor de Ingeniería Electrónica e investigador del Departamento de Electrónica de la Universidad de Roma "Tor Vergata" ha desarrollado VoiceWise con el objetivo principal de crear un proceso de análisis de la voz de una persona para investigar su estado de salud, sobre todo para que se utilice como ayuda para el diagnóstico de algunas enfermedades en un estado inicial cuando todavía los síntomas son imperceptibles.

En la actualidad, la población mundial está expuesta a numerosas enfermedades, muchas de las cuales son mortales. Es por este motivo que el diagnóstico precoz de tales trastornos suele ser la única posibilidad para garantizar unos tratamientos eficaces y así prevenir complicaciones o la muerte. Existen muchas enfermedades que pueden detectarse incluso durante sus primeras fases de desarrollo por lo que se logran diagnosticar incluso antes de que aparezcan los síntomas. En estas enfermedades, la probabilidad de un efecto positivo del tratamiento aumenta significativamente.

Hoy en día tenemos la gran posibilidad de poder contar con múltiples técnicas de detección y diagnóstico de diferentes enfermedades, sin embargo, siempre es necesario pedir a los pacientes un enorme esfuerzo y la voluntad de someterse a numerosos exámenes periódicos. Es por este motivo que el equipo de la Universidad de Roma "Tor Vergata" se dedicó a la investigación y al desarrollo de un sistema de diagnóstico que, en comparación con los métodos tradicionales que se utilizan actualmente, podría ser más ágil y económico así como el análisis de la voz. Esto ayudrá a los médicos en la detección temprana de algunas enfermedades reduciendo la invasividad de las pruebas de los pacientes.

La idea de desarrollar esta aplicación nació tras una necesidad concreta ya que un colega del Dr. Saggio se encontraba en la India; allí tenía la gran necesidad de poder diagnosticar de una froma económica la fiebre amarilla y la tuberculosis a sus pacientes. Se empezó, entonces, a experimentar este nuevo sistema en cinco hospitales de la India midiendo y analizando la voz de miles de pacientes. Los resultados fueron tan satisfactorios que se pudo patentar el sistema. La voz humana es el producto de la coordinación de muchos sistemas y subsistemas del cuerpo humano y es el reflejo del estado de salud del individuo. El examen del sonido producido por la voz es, por lo tanto, un nuevo método para la realización de diagnósticos posteriores, paralelos y/o alternativos a los que ya se utilizan hoy en día.

La app funciona mediante algoritmos que reconocen detalladamente la modificaciones que se pueden llegar a presentar al padecer una enfermedad. Haciendo el ejemplo de una enfermedad pulmonar, los pacientes que tienen una capacidad vital reducida de los pulmones, a menudo van a producir una voz corta y aguda lo cual, probablemente, se deba a la reducción del volumen de la resonancia del sistema respiratorio; esta e la razón de la mayor frecuencia de resonancia de la voz la cual es medible.

La voz consta de una multiplicidad de elementos que se pueden grabar mediante muchos canales de audio, cada uno de los cuales se mide mediante algunos parámetros acústicos diferentes, como por ejemplo la longitud de onda, la frecuencia, la amplitud, el tono, etc. La combinación de canales de audio y valores de parámetros de cada canal depende de las condiciones biológicas de la persona identificadas por el estado de salud de los órganos específicos.

Por tanto, existe una estrecha correlación entre las variaciones en los parámetros de la voz con respecto al estado normal o alterado de un órgano.

La voz humana posee más de 6300 valores medibles que pueden cambiar de forma voluntaria, como consecuencia de emociones, en este caso sería fácilmente reconocible por el oído, e involuntariamente, por ejemplo por alguna enfermedad o por dolencias; estas variaciones son a menudo difíciles de percibir. A lo que han llegado los investigadores de la Universidad de Roma "Tor Vergata" es que el estado de salud de todas las personas puede determinarse por el estado de su voz. Al diseñar y desarrollar una herramienta de análisis de voz, los médicos pueden diagnosticar una enfermedad o cualquier trastorno analizando la voz de un paciente.

El proceso de análisis de voz desarrollado por el Dr. Giovanni Saggio y su equipo implica el utilizo de muchos algoritmos de aprendizaje automático y de IA para el reconocimiento vocal y, sobretodo, en la detección, el reconocimiento y el análisis de algunos indicadores los cuales ofrecen valores numéricos tan grandes que pueden dar indicaciones precisas sobre el estado de salud relativo de cada órgano interno y sobre el cuerpo humano en su totalidad.

En el documento de patente se lee: “este método, por tanto, puede proporcionar un soporte válido para alertar a un paciente en las etapas iniciales de una enfermedad, incluso sin síntomas evidentes, para ayudar a establecer un diagnóstico en caso de enfermedad manifiesta y asistir a los médicos”.

El sistema utiliza herramientas de hardware para grabar voz y herramientas de software para su reconocimiento.

El software tiene la capacidad de analizar la voz gracias a los algoritmos de Machine Learning y el uso de redes neuronales artificiales. Esto se lleva a cabo comparando la voz de un paciente con la de algunas personas certificadas sanas por médicos. El sistema de Inteligencia Artificial compara los 6300 valores vocales del paciente con los de determinadas patologías, identificando las similitudes que pueden hacer comprender la enfermedad que padece. El sistema de Machine Learning autoaprende de los datos analizados, asegurando una mejora de las habilidades de diagnóstico. En el caso del Parkinson, por ejemplo, se acerca al 95% de sensibilidad y en el caso de la disfonía alcanza el 97% de precisión diagnóstica.

Sin embargo, es muy importante mencionar que el diagnóstico siempre lo hará el médico; el sistema se convierte en una herramienta de apoyo para el mismo. No se trata de un sustituto médico.

El doctor Saggio señala cómo un sistema similar también puede ser utilizado para la enfermedad causada por el Sars-CoV-2. Sin embargo, hasta la fecha, todavía no existe ningún tipo de experimentación al respecto. En la actualidad, el equipo de investigación centra sus esfuerzos en el reconocimiento y diagnóstico temprano de:

 

• Distrofia miotónica tipo 1, en colaboración con el Dr. Roberto Massa, Policlínico Tor Vergata en      Roma;

• Fibrosis pulmonar idiopática, en colaboración con la Dra. Paola Rogliani, Policlínico Tor Vergata en Roma;

• Trastornos del sueño, en colaboración con el Dr. Fabio Placidi, Policlínica Tor Vergata en Roma;

• Tumores de cabeza y cuello, en colaboración con el Dr. Fabrizio Longari, Hospital San Giovanni Battista en Foligno.

• Alzheimer, en colaboración con el Dr. Pedro Gomez Vilda, Universitad Politécnica de Madrid (España).

 

 

No solo eso, el Dr. Saggio sostiene que mediante este nuevo sistema “podemos asignar un significado al tipo de llanto en los bebés. El llanto de un bebé es diferente por diferentes razones. Llorar por hambre es diferente a llorar por ganas de dormir, o por reflujo y dolor gastroesofágico, etc. Estamos trabajando en el reconocimiento automático de lo que los recién nacidos quieren comunicar a través del llanto, en colaboración con la Dra. Silvia Di Chio, del Hospital Macedonio Melloni de Milán”.

De nuevo, la tos de los niños se describe de diferentes maneras; tantos adjetivos significan que cada tos tiene una causa específica. "El problema es que los adjetivos no se relacionan objetivamente con la causa de la tos", explica el Dr. Saggio. Con los algoritmos de inteligencia artificial de VoiceWise se pueden establecer las causas específicas de un determinado tipo de tos; un proyecto que se está llevando a cabo junto con el Dr. Luca Bernardo, del Hospital Fatebenefratelli de Milán.

 

 

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