MÉXICO. El llanto de los bebés funciona como indicador de sus necesidades más inmediatas. Pero también puede revelar alguna patología como hipoacusia o sordera, asfixia o hiperbilirrubinemia, incapacidad que tienen los recién nacidos para eliminar la bilirrubina en la sangre, provocando acumulación en tejidos y fluidos de su cuerpo.
Ahora, gracias a un programa desarrollado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), estos problemas pueden ser detectados con una precisión de hasta 95 por ciento durante los primeros seis meses de vida del bebé.
A través de modelos computacionales inteligentes que procesan el llanto del bebé, los investigadores podrán diagnosticar otro tipo de padecimientos, explicó en entrevista para la Agencia Informativa Conacyt el doctor en ciencias computacionales, Carlos Alberto Reyes García, líder del proyecto.
El proyecto inició con la captura de muestras de llanto de bebés con sordera a través de grabaciones, de las que se extrajeron características acústicas más distintivas para que con ellas se entrenaran modelos computacionales que después harían una clasificación de los tipos de llanto.
“Entrenamos modelos computacionales con patrones extraídos de llantos que nos dieron los médicos, ellos diagnostican al menor. 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”, explicó el especialista.
Este proyecto tiene ya más de una década de trabajo y se inició con la colaboración del doctor Emilio Arch Tirado, del Instituto Nacional de Rehabilitación; el doctor Mario Mandujano, de la UAM, unidad Xochimilco, y ahora se realiza en colaboración con la doctora Claudia Manfredi, de la Universidad de Florencia y con el doctor Renaud Viellevove, de la Unidad de Cuidado Neonatal Intensivo de la Universidad de Lieja.
Para realizar el estudio, refiere Reyes García, los médicos grabaron el llanto del bebé durante la etapa prelingüística, en rangos de edad de los dos hasta los seis meses. Estas primeras muestras las convirtieron en un espectrograma al que se le detectan 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.
“Una muestra completa de llanto se divide en segmentos pequeños, todos etiquetados en una misma clase. Cada uno de estos segmentos les extraemos sus características acústicas con vectores de datos, que son con los que realmente hacen el trabajo, posteriormente estos vectores se pasan a los modelos de clasificación y así se determina qué tipo de llanto es”.
Reyes García añadió 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.
“A estas muestras se les quitan los silencios para hacer una línea de llanto continua y a partir de ahí se procesan los datos que usamos para entrenar nuestros modelos, los cuales se implementan para hacer un reconocimiento de patrones similares en todas las muestras que se tomaron. La combinación de estas características puede dar al médico la pauta para saber si existe un indicador anormal en el desarrollo del bebé”.
El investigador indicó que teóricamente cualquier corpus de llanto que proporcionen los médicos y que ya esté diagnosticado se puede representar a través de sus modelos computacionales, lo que los lleva a nuevos objetivos, como el análisis de llanto en bebés prematuros o para poder detectar autismo, aunque este trabajo aún está en desarrollo.
Asimismo, también detectaron variaciones en el llanto de bebés 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.
Con información de El Financiero.
