Crean un software que detecta enfermedades a partir del llanto de los bebés

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Crean un software que detecta enfermedades a partir del llanto de los bebés

Investigadores mexicanos han desarrollado un software que procesa el llanto de los bebés para poder detectar con hasta un 95% de precisión alguna patología como sordera, asfixia o hiperbilirrubinemia, ha informado el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).

El programa, desarrollado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), funciona a través de modelos informático inteligentes que analizan el llanto del bebé en los primeros seis meses de vida.

En un principio, los especialistas han trabajado con el llanto de bebés con sordera, del que han extraído características acústicas distintivas, y han entrenado los modelos informáticos con los que se hizo la clasificación de los tipos de llanto, informa EFE.

«Una vez que nuestros modelos estaban entrenados, se les probó con una muestra de bebés desconocidos y así determinaron a qué clase de llanto pertenecía y si existía algún padecimiento, de acuerdo con la clasificación previa que hicimos», ha explicado el doctor en Ciencias Computacionales, Carlos Alberto Reyes García.

El llanto de los bebés ha sido grabado durante la etapa prelingüística en niños con edades de dos a seis meses.

Estas primeras muestras las han convertido en un espectrograma al que se le detectan características cuantitativas, es decir, valores numéricos.

El experto ha dicho que también 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.

Con esta combinación de características, el médico puede tener una pauta para saber si existe un indicador anormal en el desarrollo del bebé.

Para el estudio, los expertos toman muestras por segundos o minutos mientras el bebé llora, ya que con solo dos minutos de llanto se obtienen hasta 120 muestras que permiten entrenar los modelos computacionales y así saber si el llanto es por hambre, dolor, asfixia o si presenta sordera o hiperbilirrubinemia.