Hasta 95 por ciento preciso.
Detectar a través del llanto patologías como la sordera, asfixia o hiperbilirrubinemia en bebés de dos a seis meses de edad ya es posible gracias a un programa desarrollado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE).
El proyecto del software, que posee una precisión de hasta 95 por ciento, inició con la captura de muestras de llanto de bebés con sordera a través de grabaciones de las que se extrajeron las características acústicas más distintivas para entrenar modelos computacionales que después harían una clasificación de los tipos de llanto, detalló la Agencia Informativa Conacyt.
Para realizar el estudio, los médicos grabaron el llanto de bebés durante la etapa prelingüística para luego convertir las muestras en un espectrograma al que se le detectaron características cuantitativas, es decir, valores numéricos que tienen representaciones a partir de lo que se conoce como coeficientes de predicción lineal o coeficientes cepstrales de frecuencia Mel.
El doctor en ciencias computacionales, Carlos Alberto Reyes García, líder del proyecto, explicó que se entrenaron modelos computacionales con patrones extraídos de llantos de bebés diagnosticados para luego probarlos con una muestra de niños desconocidos y determinar a qué clase de llanto pertenecía y si existía algún padecimiento.
Se miden aspectos cualitativos en los que se aprecian cambios drásticos en la frecuencia del llanto del bebé, dobles armónicos, vibratos, silencios, concentración de ruido y tipos de melodía.
A estas muestras se les quitan los silencios para hacer una línea de llanto continua y a partir de ahí se procesan los datos usados para entrenar los modelos, los cuales se implementan para hacer un reconocimiento de patrones similares en todas las muestras tomadas.
De dos minutos de llanto se obtienen hasta 120 muestras que permiten entrenar los modelos computacionales y así saber si el bebé llora por hambre, dolor, asfixia o si presenta sordera o hiperbilirrubinemia.
«En el caso de los niños sin audición tenemos alrededor de dos mil segmentos con los que hemos desarrollado nuestros modelos, esa cantidad representa un buen entrenamiento eficaz que nos da la garantía de que cuando le pasamos una muestra nueva que debe reconocer, lo hace con precisión”.
El investigador indicó que teóricamente cualquier corpus de llanto que proporcionen los médicos y que ya esté diagnosticado se puede representar a través de estos modelos computacionales, lo que los lleva a nuevos objetivos, como el análisis de llanto en bebés prematuros o para poder detectar autismo.
Asimismo, se detectaron variaciones en el llanto de menores con diferente lenguaje materno, lo que abre interrogantes sobre si existe un aprendizaje lingüístico del bebé desde que está en el vientre y si el idioma de la mamá influye en la forma melódica de su llanto.
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