Estudiantes
de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) 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 desde su
etapa inicial.
Sus
creadores son los alumnos Jorge Alberto Cruz Cruz, Ricardo López Vicente y
Erika Robledo Alonso, quienes precisaron 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.
Los
jóvenes politécnicos, quienes obtendrán con este prototipo el título de Ingeniero
en Sistemas Computacionales, hablaron de la necesidad de contar con las
suficientes herramientas para lograr un diagnóstico oportuno y reducir los
efectos secundarios causados por los medicamentos que se usan para controlar la
enfermedad.
Mencionaron
que la enfermedad de Parkinson es difícil de diagnosticar, pues a menudo se
confunde con signos propios del envejecimiento o con padecimientos del sistema
nervioso central, como esclerosis múltiple.
Por
ello, 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 la voz.
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. Señalaron que la
adaptación a los modelos de las memorias alfa beta y morfológicas permitió que
realizaran diagnósticos más certeros, alcanzando hasta un cien por ciento de
efectividad.
“En
el repositorio contábamos con 195 registros y las memorias determinaron que el
26 por ciento de ellos no tenían la enfermedad de Parkinson, pero el 74 por
ciento restante sí, lo cual tuvo una exactitud del cien por ciento. 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”, indicaron.
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