Inteligencia Artificial detecta cuáles son los patrones del lenguaje en pacientes con Parkinson

Se trata de una afección que se caracteriza por síntomas como temblores en las extremidades del cuerpo, rigidez y dificultades para mantener la postura. El lenguaje es otra área que puede verse afectada, lo que se ve traducido en el detrimento de la expresión, la monotonía de la voz, así como también el habla se vuelve muy rápida o muy lenta.

Bajo ese contexto, un equipo de investigadores quiso estudiar a fondo los patrones del lenguaje en aquellos pacientes que vivían con la enfermedad de Parkinson, para lo cual recurrieron al uso de Inteligencia Artificial (IA), particularmente la rama denominada procesamiento de lenguaje natural (NLP).

La herramienta les permitió revelar que los individuos con este trastorno tienen un habla diferente en comparación a la población sana. En esa línea, la principal conclusión a la que llegaron los autores fue que los individuos con esta enfermedad suelen usar mayor cantidad de verbos y menos sustantivos y conectores al hablar, según consigna el sitio Neuroscience News.

La investigación fue realizada por los autores Masahisa Katsuno y Katsunori Yokoi, pertenecientes a la Facultad de Medicina de la Universidad de Nagoya, con la ayuda de la Universidad de la Prefectura de Aichi y la Universidad Tecnológica de Toyohashi. Todas las casas de estudio son japonesas.

¿Cómo son los patrones del habla de los pacientes con Parkinson?

Para realizar la investigación, publicada recientemente en la revista Parkinsonism & Related Disorders, los científicos japoneses recurrieron a 53 pacientes con la enfermedad y que aún mantenían sus funciones cognitivas en estado normal. En tanto, en el grupo control participaron 53 personas.

Luego los autores optaron por usar la tecnología de aprendizaje automático NLP, que entrega a las computadoras la capacidad de comprender el idioma humano, para poder tener un análisis del lenguaje de los pacientes con Parkinson.

Así pudieron descifrar cuáles eran los patrones del habla de este grupo de personas, teniendo como eje 37 características que fueron extraídas de las conversaciones cotidianas que tuvo cada grupo.

El resultado que arrojaron los datos fue que los pacientes con Parkinson empleaban “menos nombres comunes, nombres propios y rellenos por oración” en su lenguaje espontáneo, si se les comparaba con los participantes del grupo control, según consigna la revista científica. También se determinó que al hablar utilizaban más verbos y partículas, es decir, palabras importantes en la gramática japonesa.

Katsunori Yokoi, uno de los autores del artículo, ejemplificó cómo se refleja el lenguaje en los individuos con esta enfermedad degenerativa. “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. Después me cepillé los dientes y me preparé para salir’”.

En tanto, una persona del grupo control podría contarlo de esta manera, dice Yokoi: “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 experto enfatiza en que el tiempo de conversación entre los dos tipos de personas debería ser bastante similar, pero que la diferencia radica en que “los pacientes con EP hablan oraciones más cortas que las personas del grupo de control, lo que genera más verbos en el análisis de aprendizaje automático”.

“El grupo control también usa más rellenos, como ‘bueno’ o ‘umm’, para conectar oraciones”, agrega el científico.

Cabe destacar que otro elemento significativo de este artículo científico es que tomó en cuenta a pacientes que todavía no habían manifestado el trastorno en etapas muy avanzadas, pues aún no presentaban daño cognitivo. Eso mismo podría ayudar a hacer un diagnóstico mucho más temprano de la afección.

Masahisa Katsuno, también autor de la investigación, cree que los resultados “sugieren que, incluso en ausencia de deterioro cognitivo, las conversaciones de los pacientes con EP diferían de las de los sujetos sanos”.

“Cuando intentamos identificar pacientes con EP o controles sanos en función de estos cambios en la conversación, pudimos identificar pacientes con EP con una precisión de más del 80%. Este resultado sugiere la posibilidad de un análisis del lenguaje utilizando el procesamiento del lenguaje natural para diagnosticar la EP”, finalizó el investigador.