El análisis de voz con IA permite detectar la afectación bulbar en la ELA

El Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE) y la Universidad de Lleida (UdL) han desarrollado marcadores de voz automatizados con inteligencia artificial capaces de detectar precozmente la afectación bulbar en la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).

El trabajo, publicado en la revista Journal of Medical Internet Research, ha analizado durante seis meses las voces y la acústica de la pronunciación de las cinco vocales del alfabeto por parte de 45 pacientes con ELA del Hospital de Bellvitge y 18 personas de control.

"Con el análisis acústico de la pronunciación se alimentaron unos sistemas de inteligencia artificial a partir de aprendizaje supervisado que han permitido desarrollar marcadores de voz con resultados muy satisfactorios en la identificación de los participantes con afectación bulbar, los que no la tenían y el grupo de control", recoge el estudio.

Según los investigadores, el inicio bulbar de la ELA es minoritario en relación al espinal, pero los pacientes tienen un pronóstico peor.

"Un 80 % de los pacientes de ELA acaban experimentando problemas de articulación en el habla. El deterioro del habla puede comenzar hasta tres años antes del diagnóstico de la ELA, lo que hace fundamental la detección temprana de la afectación bulbar", han explicado.

El investigador del CIMNE Alberto Tena ha destacado que los resultados muestran que la afectación bulbar se puede detectar con modelos automáticos antes de que sea perceptible para el oído humano, y que se pueden establecer medidas objetivas que faciliten un diagnóstico precoz y preciso.

Por su parte, la responsable de la Unidad Funcional de Enfermedad de Motoneurona del Hospital de Bellvitge, Mónica Povedano, sostiene que la investigación "abre la puerta para aprovechar el gran potencial de la voz en el diagnóstico de la afectación bulbar".