Análisis del habla espontánea en la enfermedad de Parkinson mediante procesamiento del lenguaje natural
Aspectos destacados • Se analizó el habla espontánea de pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). • Los pacientes con EP hablaban menos morfemas en una oración que los controles sanos. • Los pacientes con EP tenían una tasa más alta de verbos y una tasa más baja de sustantivos que los controles. • Las tasas de precisión de la discriminación utilizando elementos de lenguaje identificados fueron superiores al 80 %. |
Introducción
Los pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) enfrentan una variedad de problemas relacionados con el habla, que incluyen disartria y trastornos del lenguaje. Para dilucidar los mecanismos fisiopatológicos de la alteración lingüística en la EP, comparamos la pronunciación de los pacientes y la de los controles sanos (HC) utilizando herramientas de análisis morfológico automatizado.
Métodos
Inscribimos a 53 pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) con función cognitiva normal y 53 HC, y evaluamos su habla espontánea mediante el procesamiento del lenguaje natural. Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para identificar las características de la conversación espontánea en cada grupo. En este análisis se utilizaron treinta y siete características centradas en la parte del discurso y la complejidad sintáctica. Se entrenó un modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) con validación cruzada de diez veces.
Resultados
Se encontró que los pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) hablaban menos morfemas en una oración que el grupo de controles sanos (HC). En comparación con HC, el habla de los pacientes con EP tenía una tasa más alta de verbos, partículas de casos (dispersión) y enunciados de verbos, y una tasa más baja de enunciados de sustantivos comunes, enunciados de nombres propios y enunciados de relleno. Usando estos cambios conversacionales, las tasas de discriminación respectivas para PD o HC fueron más del 80%.
Conclusiones
Nuestros resultados demuestran el potencial del procesamiento del lenguaje natural para el análisis lingüístico y el diagnóstico de la EP.
Comentarios
Usando inteligencia artificial (IA) para procesar el lenguaje natural, un grupo de investigación evaluó las características del habla entre pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). El análisis de AI de sus datos determinó que estos pacientes hablaron usando más verbos y menos sustantivos y rellenos. El estudio fue dirigido por el profesor Masahisa Katsuno y el Dr. Katsunori Yokoi, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nagoya, en colaboración con la Universidad de la Prefectura de Aichi y la Universidad Tecnológica de Toyohashi. Publicaron sus resultados en la revista Parkinsonism & Related Disorders.
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