Mediante inteligencia artificial detectaron alteraciones en el lenguaje de los pacientes con Parkinson

La enfermedad de Parkinson es una patología progresiva del sistema nervioso que afecta el movimiento y es neurodegenerativa, los pacientes con esta afección enfrentan una variedad de complicaciones relacionadas con el habla, que incluyen disartria (dificultad para decir las palabras debido a problemas con los músculos que ayudan a hablar) y trastornos del lenguaje. Más allá de esto, la ciencia sigue trabajando para encontrar detectores tempranos que permitan abordar la enfermedad con anticipación y la posibilidad de trabajar en mejores tratamientos.

En este sentido es que, usando inteligencia artificial (IA) para procesar el lenguaje natural, un grupo de investigación evaluó las características del habla entre pacientes con enfermedad de Parkinson.

El análisis de los datos mostró que estos pacientes al hablar utilizan más verbos y menos sustantivos y conectores en la oralidad. El estudio fue dirigido por Masahisa Katsuno y Katsunori Yokoi, ambos profesionales de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nagoya, en colaboración con la Universidad de la Prefectura de Aichi y la Universidad Tecnológica de Toyohashi, en Japón. Los resultados de la investigación se publicaron en la revista Parkinsonism & Related Disorders.

Esta enfermedad es considerada como una de las patologías neurodegenerativas más comunes relacionadas con la edad y afecta al 1% de las personas mayores de 60 años y al 0,3% de la población general, según la Escuela de Medicina de la Universidad de Texas, EEUU.

La tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que se enfoca en permitir que las computadoras comprendan e interpreten grandes cantidades de datos del lenguaje humano utilizando modelos estadísticos para identificar patrones.

Dado que los pacientes con Parkinson experimentan una variedad de problemas relacionados con el habla, incluida la alteración de su producción y el uso del lenguaje, el grupo utilizó la NLP para analizar las diferencias detectables en los patrones en función de 37 características utilizando textos elaborados a partir de conversaciones libres.

El análisis reveló que los pacientes con Parkinson usaban menos sustantivos comunes y propios y menos conectores textuales por cada oración. Por otro lado, hablaron usando un mayor porcentaje de verbos y varianza de partículas de casos (una característica importante dentro del idioma japonés y no aplicable a todos los idiomas) por oración.

Qué dicen y cómo lo hacen

El doctor Katsunori Yokoi, director del estudio e investigador de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nagoya, relató: “cuando les pedimos que hablaran sobre su día por la mañana, un paciente con Parkinson podría decir algo como lo siguiente, por ejemplo: ‘me desperté a las 4:50 am. Pensé que era un poco temprano, pero me levanté. Me tomó alrededor de media hora ir al baño, así que me lavé y me vestí alrededor de las 5:30. Mi esposo preparó el desayuno. Desayuné después de las 6 am. Luego me cepillé los dientes y me preparé para salir’”.

Yokoi continuó: “Mientras que alguien del grupo de control saludable podría decir algo como esto: ‘Bueno, en la mañana, me desperté a las seis en punto, me vestí y, sí, me lavé la cara. Luego, alimenté a mi gato y perro. Mi hija preparó una comida, pero le dije que no podía comer y yo, umm, bebí un poco de agua’”.

El especialista, reuniendo la información de ambos casos, analizó: “si bien estos son ejemplos que creamos de conversaciones que reflejan las características de las personas con Parkinson frente a quienes no padecen la enfermedad, lo que se podría notar es que la duración total es similar. Sin embargo, quienes enfrentan la enfermedad hablan con oraciones más cortas que los individuos del grupo de control, lo que genera más verbos en el análisis de aprendizaje automático. El público en condiciones saludables también usa más conectores, como ‘bueno’ o ‘umm’, para hilvanar oraciones”.

El aspecto más prometedor de esta investigación es que el equipo realizó la investigación en pacientes que aún no mostraban un grado avanzado de deterioro cognitivo vinculado a la enfermedad de Parkinson. Por lo tanto, sus hallazgos ofrecen un medio potencial de detección temprana para distinguir a los pacientes con la dolencia.

“Nuestros resultados sugieren que, incluso en ausencia de deterioro cognitivo, las conversaciones de los pacientes con la patología diferían de las de las personas sanas”, concluyó Masahisa Katsuno, otro de los directores del estudio.

“Cuando intentamos identificar pacientes enfermos o controles sanos en función de estos cambios en la conversación, pudimos identificar a los primeros con una precisión de más del 80 %. Este resultado sugiere la posibilidad de un análisis del lenguaje utilizando el procesamiento natural para diagnosticar la enfermedad de Parkinson”, completó Katsuno.

De la presente investigación también tomaron parte Yurie Iribe, Norihide Kitaoka, Maki Sato y Akihiro Hori.

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