El matemático Max Little ha probado un nuevo tipo de detección del Parkinson revolucionario. A través de la voz se podría identificar de forma rápida si un paciente tiene o no la enfermedad.
Y es que el Parkinson pasa por ser actualmente una enfermedad devastadora para aquellos que viven con una enfermedad que no tiene cura. El diagnóstico puede ser lento ya que no hay pruebas de sangre para su detección.
El resultado de la investigación del matemático Max Little abriría una nueva vía de detección no invasiva y barata a la hora de detectar de forma rápida la enfermedad. Un ensayo que está llevando a cabo estos días en la conferencia en Edimburgo TEDGlobal pidiendo a voluntarios para contribuir en una base de datos de voz enorme.
Cuenta Little que ha descubierto que los síntomas del Parkinson pueden ser detectados mediante algoritmos informáticos que analizan las grabaciones de voz. Y las primeras pruebas le han dado la razón, ya que el sistema ha sido capaz de detectar las personas con Parkinson con una precisión del 86%.
Little comenzó a interesarse en la comprensión de la voz desde una perspectiva matemática mientras estudiaba para su doctorado de Universidad de Oxford en 2003:
Buscaba una aplicación práctica y la encontré en el análisis de trastornos de la voz. Por ejemplo cuando la voz de alguien se ha roto por exceso de uso o después de la cirugía en las cuerdas vocales. En ese momento no se me pasó por la cabeza que las personas con Parkinson y otros trastornos podrían ser detectados por el sistema.
Un encuentro casual con una persona lo cambiaría todo. Sería Andy Grove, uno de los fundadores y ex-ejecutivo de Intel. El hombre fue diagnosticado con Parkinson en el año 2000 y desde entonces se ha comprometido con millones de su fortuna en la búsqueda de investigación de la enfermedad.
De entre los fondos se incluye financiación para el fabricante de chips con el fin de desarrollar sus propios proyectos para controlar los síntomas. Little explicaba que:
Intel usaba dispositivos de detección a través de acelerómetros y también habían grabado las voces de alrededor de 50 pacientes con Parkinson. Una cantidad enorme de datos que no sabían qué hacer con ellos. Ese fue el momento en el que pensamos que mi técnica podría funcionar.
Me pusieron una prueba a ciegas para ver si mi sistema podía detectar a las personas con Parkinson. Tenía un 86% de precisión usando las técnicas que había desarrollado.
Un sistema que según cuenta, "aprende" a detectar diferencias en los patrones de voz:
Es una máquina de aprendizaje. Estamos recopilando una gran cantidad de datos una vez que se sabe si alguien tiene o no la enfermedad. La base de datos luego aprende a separar los verdaderos síntomas de la enfermedad de otros factores.
A partir de aquí, el matemático trata de conseguir el mayor número de voluntarios que contribuyan en un banco de voz inmenso. El hombre busca registrar hasta 10.000 voces y ha puesto en marcha una campaña de voluntariado en hasta 10 países con números de teléfono locales donde aportar. También se puede acudir a una página web dedicada al estudio donde podemos encontrar más información sobre el proyecto.
Una tecnología que se espera que esté al alcance de la medicina en dos años y que podría identificar a un precio más bajo aquellas personas que tienen un alto riesgo de padecer la enfermedad.