IA detecta patrones de lenguaje en pacientes con Parkinson que son distintos de quienes no padecen la enfermedad

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) actualmente 8,5 millones de personas en todo el mundo sufren de Parkinson, una enfermedad degenerativa que afecta el cerebro

Por eso unos investigadores de la 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, de Japón, se propuso estudiar los patrones del lenguaje de personas que padecen de Parkinson. Para realizar el estudio utilizaron el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que es una inteligencia artificial (IA), el cual permite comprender el idioma humano.

En el proceso recibieron la ayuda de 53 pacientes con Parkinson que seguían teniendo sus funciones cognitivas en estado normal y en el grupo control participaron otras 53 personas.

Grandes diferencias

Según publicó el sitio Neuroscience News los principales conclusión de la investigación es que los pacientes que sufren de Parkinson usan una más verbos y menos sustantivos o conectores para hablar a diferencia de las personas que no tienen esta enfermedad.

En el proceso del estudio, se utilizaron como eje 37 características que se sacaron de las conversaciones diarias de las personas que participaron de la investigación

Además, las personas que padecían de Parkinson usaban menos nombre comunes y propios y no usaban tantos rellenos por oración. “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”, señaló Katsunori Yokoi, quien participó del estudio.

Esto se diferencia de las personas que estaban en el grupo control que según Yokoi se comunicarían así: “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”.

En este sentido, el investigador asegura que el tiempo de conversación entre los grupos no varía mucho, pero que se diferencian principalmente porque las personas con Parkinson decían oraciones más cortas que el resto de las personas, lo que generaban más verbos cuando se analizó el aprendizaje automático. “El grupo control también usa más rellenos, como ‘bueno’ o ‘umm’, para conectar oraciones”, dijo el científico.

Uno de los aportes de esta investigación es que gracias a sus resultados se puede detectar con mayor anterioridad la enfermedad.

“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”, concluyó Yokoi.