Ahora, investigadores de las universidades Politécnica (UPM) y Complutense (UCM) de Madrid, la de Zaragoza y otros centros de ambas ciudades, han publicado un estudio en el International Journal of Environmental Research and Public Health según el cual un sistema automático de apoyo a la decisión ha reconocido, entre otros sujetos sanos y con alto porcentaje de éxito, pacientes que sufrían la enfermedad a través del análisis de sus risas.
Tasa de acierto del 83 por ciento
En concreto, el sistema de apoyo a la decisión alcanzó una tasa de acierto del 83% para la clasificación de risas de personas sanas y enfermas, empleando una base de datos de 20.000 muestras generadas automáticamente a partir de un grupo de 120 risas de sujetos sanos y de pacientes de Parkinson.
Las risas han sido grabadas en un estudio mientras las personas visionan varios videos de humor de forma aleatoria (incluyendo chistes y monólogos divertidos). Las sesiones tenían duración de media hora aproximadamente. Las risas registradas durante esa sesión fueron segmentadas manualmente para generar los datos con los que entrenar el sistema desarrollado.
Grabar y analizar la risa de una persona es una tarea fácil y sencilla, que no necesita un equipamiento especial, ni un despliegue tecnológico importante. Se espera que, próximamente, el análisis de la risa se pueda realizar a través de una aplicación instalada en el teléfono móvil y que será capaz de realizar el análisis y producir un resultado fiable en pocos minutos.
Este tipo de sistemas automáticos para la detección precoz de la enfermedad de Parkinson ayudarán a mejorar la eficiencia de los tratamientos terapéuticos disponibles y futuros, lo que, a su vez, mejorará las condiciones de vida de las personas afectadas, disminuirá y racionalizará el empleo de los recursos en los sistemas de salud públicos y privados.
Agencia SINC
