En este nuevo estudio, publicado en la revista científica ‘International Journal of Environmental Research and Public Health‘, estos investigadores españoles han demostrado que el sistema de apoyo a la decisión alcanza una tasa de acierto del 83 por ciento para la clasificación de risas de personas sanas y enfermas, empleando una base de datos de 20.000 muestras generadas automáticamente a partir de un grupo de 120 risas de sujetos sanos y de pacientes de Parkinson.
Las risas han sido grabadas en un estudio mientras las personas visionan varios vídeos de humor de forma aleatoria, incluyendo chistes y monólogos divertidos. Las sesiones tenían duración de media hora aproximadamente. Las risas grabadas durante esa sesión fueron segmentadas manualmente para generar los datos con los que entrenar el sistema desarrollado.
Grabar y analizar la risa de una persona es una tarea fácil y sencilla, que no necesita un equipamiento especial, ni un despliegue tecnológico importante. Se espera que, en un futuro próximo, el análisis de la risa se pueda realizar a través de una aplicación instalada en el teléfono móvil y que será capaz de realizar el análisis y producir un resultado fiable en pocos minutos.
Según los investigadores, este tipo de sistemas automáticos para la detección precoz de la enfermedad de Parkinson ayudarán a mejorar la eficiencia de los tratamientos terapéuticos disponibles y futuros, lo que, a su vez, mejorará las condiciones de vida de las personas afectadas, disminuirá y racionalizará el empleo de los recursos en los sistemas de salud públicos y privados.