La Fundación de Parkinson de EEUU, define al Parkinson como un trastorno neurodegenerativo que afecta a las neuronas productoras de dopamina, un neurotransmisor responsable de los movimientos normales del cuerpo, en un área específica del cerebro llamada sustancia negra.

El Parkinson afecta a casi 9 millones de personas en el mundo. Se estima que cerca del 1% al 4% de la población puede llegar a padecerla. Esta enfermedad involucra no sólo aspectos motrices, sino también en otras esferas cognitivas, conductuales y del comportamiento.

La Organización Mundial de la Salud advierte que la discapacidad y la muerte debido a la enfermedad de Parkinson están aumentando rápidamente a nivel global.

Por eso, en un esfuerzo permanente por detectar enfermedades neurodegenerativas de forma temprana, un equipo de investigadores dirigieron modelos de aprendizaje automático para ver si podían “escuchar” la enfermedad de Parkinson en las voces de los pacientes.

“Nuestros hallazgos sugieren que los modelos de aprendizaje automático basados ​​en la voz pueden detectar señales de enfermedades incluso antes de que aparezcan signos motores evidentes”, explicó el bioinformático Aniruth Ananthanarayanan, de la Universidad del Norte de Texas y sus colegas en su investigación, que aún no se ha publicado.

Ananthanarayanan y su equipo emplearon modelos de aprendizaje automático para evaluar si un grupo de voluntarios presentaba enfermedad de Parkinson analizando únicamente su voz.

El sistema fue entrenado y probado con 195 grabaciones de voz correspondientes a 31 personas, de las cuales 23 tenían diagnóstico confirmado de Parkinson. El modelo logró identificar correctamente a los pacientes con esta condición en el 90 % de los casos.