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Alumnos de las Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un sistema informático que a través de una combinación de memorias asociativas detecta la enfermedad.

De acuerdo a datos de la Secretaría de Salud, en México hay una prevalencia de entre 40 y 50 casos por cada 100 mil habitantes de este terrible padecimiento.

¿Cómo funciona el sistema?

El sistema obtiene registros de voz de una base de datos que fue donada por Machine Learning de la Universidad de Oxford, la cual contenía 195 registros de pacientes con y sin párkinson, así como 23 atributos característicos de la voz. “Estos registros son tratados para poder ingresar al sistema; posteriormente, con una combinación de memorias entre alfa-beta y morfológicas, se procesa y arroja el resultado de si la persona tiene o no párkinson”, explicó Jorge Cruz para la Agencia Informativa Conacyt e integrante del equipo de desarrollo.

Los alumnos recien egresados de la Escom están conscientes de que el sistema que desarrollaron puede servir como una herramienta de apoyo para realizar las pruebas de detección del párkinson de forma más rápida que las otras pruebas existentes.

Erika Robledo – integrante del equipo de desarrollo – afirmó que “es importante que el proyecto haya salido del aula y tenga una aplicación real. El punto de nuestro sistema es que ayude a las personas. También puede ser que en el futuro otros estudiantes sigan nuestros pasos y ayuden desde la tecnología a diagnosticar el párkinson”.

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