Con el apoyo de la Asociación Mexicana de Parkinson, el Instituto Politécnico Nacional (IPN) creó un sistema de cómputo que mediante memorias asociativas y el análisis de la voz, permite diagnosticar etapas tempranas de la enfermedad.
El sistema se construyó debido a que este padecimiento se manifiesta con alteraciones en el habla ocasionadas por la rigidez en la laringe y las cuerdas vocales, indicaron los estudiantes de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) en un comunicado.
Los estudiantes, que trabajaron durante dos años en el proyecto, aseguran que este método cuenta con las herramientas para lograr un diagnóstico oportuno, lo que ayudaría a reducir los efectos secundarios de los medicamentos que se usan en el tratamiento.
Para que el diagnóstico del sistema fuera efectivo, los jóvenes politécnicos analizaron mediante diversas memorias asociativas una base de datos con 23 parámetros de voz, donadas por la Universidad de Oxford al repositorio de Machine Learning.
“En el repositorio contábamos con 195 registros y las memorias determinaron que el 26 por ciento de ellos no tenían la enfermedad de párkinson, pero el 74 por ciento restante sí, lo cual tuvo una exactitud del cien por ciento”, manifestaron.
“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”, puntualizaron.
En el proyecto participaron los alumnos Jorge Alberto Cruz , Ricardo López Vicente y Erika Robledo Alonso, así como los catedráticos e investigadores de la Escom, María Julia Calderón Sambarino y José Félix Talamantes Serrano.
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