Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han adaptado técnicas de reconocimiento del habla para mejorar el diagnóstico clínico de la apnea del sueño con el apoyo de los hospitales Quirón de Málaga y de Madrid. El síndrome de la apnea del sueño tiene una elevada incidencia entre la población adulta, y puede originar somnolencia y problemas cardiacos que han sido relacionados con accidentes laborales y de tráfico.
En la actualidad el diagnóstico de la apnea del sueño requiere de un proceso de monitorización nocturna que resulta complejo y costoso. El objetivo de la investigación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) es acelerar el proceso de detección del trastorno. Analizar rasgos específicos de la voz de los pacientes facilita la detección temprana y contribuye al proceso de diagnóstico clínico.
En España, el síndrome de apneas-hipopneas durante el sueño (SAHS) afecta aproximadamente a un 9% de la población, estimándose que en torno a dos millones de personas pueden padecerlo en su forma más severa y estando diagnosticado tan sólo entre un 5-10 % de estos casos. El SAHS predispone a padecer hipertensión arterial, diabetes y enfermedades cardio y neurovasculares.
Además, según diversos estudios, es causa del 30% de los accidentes laborales y siniestros en las carreteras lo cual ha motivado que la DGT incluya preguntas encaminadas a su detección en los cuestionarios psicotécnicos para la obtención del carné de conducir.
Frecuentemente asociado al ronquido, la somnolencia diurna es en realidad su más claro indicador. Sin embargo, el diagnóstico clínico es costoso e incómodo, al requerir la monitorización continuada del paciente durante toda una noche.
La investigación que se desarrolla en la ETSI de Telecomunicación de la UPM fue impulsada en 2005 por el neumólogo José Alcázar Ramírez quien contactó con el profesor Luis Hernández Gómez, del Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señales de la UPM (GAPS-UPM), dándole a conocer los escasos estudios existentes sobre alteraciones en el habla de los pacientes de SAHS.
La perspectiva clínica y el soporte material ofrecidos por el Dr. Alcázar han permitido recabar las necesarias grabaciones de voz, y considerar la relación entre los condicionantes clínicos del SAHS y los rasgos observados en el proceso de caracterización del habla de estos pacientes. La notable experiencia del grupo GAPS-UPM en el campo de las tecnologías del habla, ha permitido abordar esta labor, adaptando algunas de las técnicas de clasificación utilizadas en el reconocimiento automático del habla y del locutor, al problema específico de caracterización y clasificación de locutores para la detección del SAHS.
Abriendo nuevas vías
Los resultados obtenidos resultan muy alentadores, y han alanzado un 95% de clasificación correcta sobre una muestra controlada formada por pacientes con índice SAHS elevado y personas sanas. Estos buenos resultados, unidos a unos tiempos de procesado del orden de pocos minutos, representan un notable éxito y una prometedora vía de estudio.
En los trabajos participan los Hospitales Quirón de Málaga, que dirige el estudio, y de Madrid (Dr. José María Echave-Sustaeta), aunque se pretende extender a todos los Hospitales Quirón de España, tanto para aumentar el número de locuciones, como para demostrar la posible influencia del acento local en la sensibilidad/especificidad de la prueba. Por otro lado, la investigación de la UPM, que desde el comienzo de 2010 cuenta con el apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación (proyecto PriorSpeech), considera ya la inclusión de parámetros clínicos que han sido vinculados con el SAHS.
A lo largo de estos años, los procedimientos diseñados y los resultados obtenidos han tenido una considerable difusión y extraordinaria acogida, dentro y fuera de España. Instituciones de distintos países se han interesado por los trabajos desarrollados, y emprendido su camino en este ámbito siguiendo la senda marcada por GAPS-UPM. La colaboración establecida con el grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad Ben-Gurion (Israel), que ha obtenido resultados similares en pacientes de su país, así como el interés mostrado por equipos de la Universidad de Aviñón (Francia) y el Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría (Cuba), evidencian el amplio recorrido de los trabajos desarrollados, su calado dentro de la comunidad científica y su relevancia social.
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Referencia bibliográfica:
Fernández, R; Blanco, JL; Díaz, D; Hernández, LA; Lopez, E; Alcazar, J. "Early Detection of Severe Apnoea through Voice Analysis and Automatic Speaker Recognition Techniques", Biomedical Engineering Systems and Technologies 52: 245-257 2010.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
