Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un sistema informático que, mediante memorias asociativas y el análisis de la voz, permite diagnosticar la enfermedad de Parkinson en su etapa inicial.
Los alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (Escom), Jorge Alberto Cruz Cruz, Ricardo López Vicente y Erika Robledo Alonso, quienes con este prototipo obtendrán el título de Ingeniero en Sistemas Computacionales, señalaron que el Parkinson, en su etapa inicial, se manifiesta con alteraciones en el habla ocasionadas por la rigidez en la laringe y las cuerdas vocales.
Reconocieron que es necesario contar con suficientes herramientas para lograr un diagnóstico oportuno y reducir los efectos secundarios causados por los medicamentos que se usan para controlar la enfermedad.
Con la asesoría de los catedráticos e investigadores de la Escom, María Julia Calderón Sambarino y José Félix Talamantes Serrano, además del apoyo de la Asociación Mexicana de Parkinson, se dedicaron durante dos años a investigar y construir el sistema. Para su diseño utilizaron una base de datos donada por la Universidad de Oxford al repositorio de Machine Learning, la cual contenía aproximadamente 23 parámetros de voz.
Los alumnos explican que analizaron esos parámetros mediante diversas memorias asociativas, porque son modelos que con la extracción de pequeñas porciones de información tienen un rendimiento muy elevado, por lo que su rango de error es mínimo; señalando que la adaptación a los modelos de las memorias alfa beta y morfológicas permitió que realizaran diagnósticos más certeros, alcanzando hasta un 100% de efectividad.
“En el repositorio contábamos con 195 registros y las memorias determinaron que el 26% de ellos no tenían la enfermedad de Parkinson, pero el 74% restante sí, lo cual tuvo una exactitud del 100%. Comprobamos que las memorias asociativas son modelos con un alto porcentaje de efectividad, porque son muy estrictas en cuanto a la recuperación de información se refiere”, concluyeron.
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