Un programa de computadora especialmente diseñado puede ayudar a diagnosticar el trastorno de estrés postraumático TEPT en veteranos mediante el análisis de sus voces, según un nuevo estudio.
Publicado en línea el 22 de abril en la revista Depresión y ansiedad , el estudio encontró que una herramienta de inteligencia artificial puede distinguir, con una precisión del 89 por ciento, entre las voces de aquellos con o sin TEPT.
"Nuestros hallazgos sugieren que las características basadas en el habla pueden usarse para diagnosticar esta enfermedad, y con un mayor refinamiento y validación, pueden emplearse en la clínica en un futuro próximo", dice el autor principal del estudio Charles R. Marmar, MD, elLucius N. Littauer Profesor y presidente del Departamento de Psiquiatría de la Facultad de Medicina de la NYU.
Más del 70 por ciento de los adultos en todo el mundo experimentan un evento traumático en algún momento de sus vidas, con hasta el 12 por ciento de las personas en algunos países con dificultades que padecen TEPT. Aquellos con la condición experimentan una angustia fuerte y persistente cuando se les recuerda un evento desencadenante.
Los autores del estudio dicen que el diagnóstico de TEPT se determina con mayor frecuencia mediante una entrevista clínica o una evaluación de autoinforme, ambos inherentemente propensos a sesgos. Esto ha llevado a los esfuerzos para desarrollar marcadores físicos, medibles y objetivos de progresión del TEPT, al igual que el laboratoriovalores para afecciones médicas, pero el progreso ha sido lento.
Aprendiendo a aprender
En el estudio actual, el equipo de investigación utilizó una técnica estadística / de aprendizaje automático, llamada bosques aleatorios, que tiene la capacidad de "aprender" cómo clasificar a las personas en función de los ejemplos. Tales programas de IA crean reglas de "decisión" y modelos matemáticos quepermitir la toma de decisiones con mayor precisión a medida que aumenta la cantidad de datos de capacitación.
Los investigadores registraron por primera vez entrevistas diagnósticas estándar de una hora de duración, llamadas Escala de TEPT administrada por el médico, o CAPS, de 53 veteranos de Irak y Afganistán con TEPT relacionado con el servicio militar, así como los de 78 veteranos sin la enfermedad.Luego, las grabaciones se introdujeron en el software de voz de SRI International, el instituto que también inventó Siri, para producir un total de 40,526 funciones basadas en el habla capturadas en breves charlas, que el programa de inteligencia artificial del equipo analizó en busca de patrones.
El programa forestal aleatorio vinculó patrones de características de voz específicas con trastorno de estrés postraumático, incluido un habla menos clara y un tono metálico y sin vida, que desde hace mucho tiempo se informaron anecdóticamente como útiles en el diagnóstico. Mientras que el estudio actual no exploró los mecanismos de la enfermedad detrásTEPT, la teoría es que los eventos traumáticos cambian los circuitos cerebrales que procesan las emociones y el tono muscular, lo que afecta la voz de una persona.
En adelante, el equipo de investigación planea entrenar la herramienta de voz de AI con más datos, validarla aún más en una muestra independiente y solicitar la aprobación del gobierno para usar la herramienta clínicamente.
"El habla es un candidato atractivo para su uso en un sistema de diagnóstico automatizado, tal vez como parte de una futura aplicación para teléfonos inteligentes con TEPT, porque puede medirse de forma económica, remota y no intrusiva", dice el autor principal Adam Brown, PhD, adjuntoprofesor asistente en el Departamento de Psiquiatría de la Facultad de Medicina de la NYU.
"La tecnología de análisis del habla utilizada en el estudio actual sobre detección de TEPT se encuentra dentro del rango de capacidades incluidas en nuestra plataforma de análisis del habla llamada SenSay Analytics ™", dice Dimitra Vergyri, directora del Laboratorio de Investigación y Tecnología del Habla STAR de SRI International."El software analiza las palabras, en combinación con la frecuencia, el ritmo, el tono y las características articulatorias del habla, para inferir el estado del hablante, incluyendo la emoción, el sentimiento, la cognición, la salud, la salud mental y la calidad de la comunicación. La tecnología ha sidoinvolucrado en una serie de aplicaciones de la industria visibles en startups como Oto, Ambit y Decoded Health ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por NYU Langone Health / NYU School of Medicine . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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