![\"\"](\"http:\/\/blogs.bellvitgehospital.cat\/aulaela\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2019\/03\/speech-icon-2797263_1280.png\"){kind=icon}
<\/p>\nLa identificaci\u00f3n temprana de la afectaci\u00f3n bulbar en pacientes con ELA es fundamental para mejorar el diagn\u00f3stico y el pron\u00f3stico de la enfermedad. La detecci\u00f3n de los primeros indicios con anterioridad al diagn\u00f3stico cl\u00ednico puede ser la clave para aumentar la calidad de vida y la supervivencia de los pacientes. El deterioro del habla puede comenzar hasta 3 a\u00f1os antes del diagn\u00f3stico definitivo. Estudios previos demuestran el valor de las medidas objetivas de la voz sobre la presentaci\u00f3n cl\u00ednica para detectar alteraciones orales motoras, bien sea a trav\u00e9s del habla o de la voz.<\/p>\n
A pesar de los mejores esfuerzos, hasta el 10% de los pacientes con ELA son inicialmente mal diagnosticados. En el momento del diagn\u00f3stico, hasta el 30% de los pacientes presentan s\u00edntomas bulbares. No existe un procedimiento de diagn\u00f3stico estandarizado para evaluar la disfunci\u00f3n bulbar en la ELA. El objetivo del estudio es encontrar marcadores de progresi\u00f3n de la enfermedad a trav\u00e9s de la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de voz y t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n de Inteligencia Artificial para predecir la participaci\u00f3n de la regi\u00f3n bulbar y su progresi\u00f3n.<\/p>\n
El estudio propone un nuevo procedimiento de diagn\u00f3stico para caracterizar las funciones de la voz de los pacientes. Primero extraeremos las caracter\u00edsticas de la voz a trav\u00e9s de un an\u00e1lisis ac\u00fastico y luego, realizaremos pruebas de combinaci\u00f3n de caracter\u00edsticas y de validaci\u00f3n cruzada para evaluar que t\u00e9cnicas ofrecen un mejor rendimiento de acuerdo con las tasas de error de clasificaci\u00f3n y los valores de par\u00e1metros \u00f3ptimos.<\/p>\n
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Trabajos anteriores revelan diferencias significativas en los par\u00e1metros ac\u00fasticos espec\u00edficos de la voz en pacientes con ELA en comparaci\u00f3n con grupos de control, mostrando diferencias estad\u00edsticamente significativas en las medidas relacionadas con el rango de frecuencia y la estabilidad durante la fonaci\u00f3n.<\/p>\n
Estos indicios, nos llevan a pensar que quiz\u00e1s sea posible detectar cambios tempranos en el habla y la voz de los pacientes a trav\u00e9s del an\u00e1lisis objetivo de las caracter\u00edsticas de la voz que no se observan perceptivamente. De esta forma, podr\u00edan proporcionar los primeros indicios en el per\u00edodo presintom\u00e1tico de la enfermedad para poder intervenir de una forma m\u00e1s temprana a trav\u00e9s de ensayos cl\u00ednicos y para poder predecir eficazmente la participaci\u00f3n bulbar.<\/p>\n
Alberto Tena<\/strong><\/p>\n Ingeniero en Telecomunicaciones y M\u00e1ster en Ingenier\u00eda y Gesti\u00f3n de la Telecomunicaciones por la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a (UPC). Desde 2007, participa como Ingeniero Investigador y Project Manager en el Grupo de Investigaci\u00f3n TIC del CIMNE. Actualmente, est\u00e1 realizando su tesis doctoral en el Programa de Doctorado Ingenieria y Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n (RD 99\/2011) de la Universitat de Lleida, en colaboraci\u00f3n con la Unidad funcional de Motoneurona \u2013 Servicio de Neurolog\u00eda del Hospital Universitario de Bellvitge, centrada en la b\u00fasqueda de Marcadores de Voz para un Predictor para la Detecci\u00f3n Temprana de la Afectaci\u00f3n Bulbar en Pacientes con ELA (Esclerosis Lateral Amiotr\u00f3fica).<\/p>\nComparteix aix\u00f2:<\/h3>