Logran detectar asfixia y sordera en bebés mediante llanto

Científicos mexicanos desarrollaron un método que permite detectar, a través del llanto de los bebés, si tienen problemas de sordera, asfixia o incapacidad para eliminar la bilirrubina, que genera la acumulación de tejidos y fluidos en el cuerpo.

El sistema, creado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica con apoyo de expertos y los gobiernos de Bélgica, Italia y Cuba, se puede aplicar desde los primeros seis meses del bebé y permite diagnosticar «con una precisión de hasta un 95 por ciento», reportó la agencia Ansa.

«Se trata de un programa basado en modelos computacionales inteligentes que procesan el llanto del bebé», informó el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).

El proyecto comenzó con la captura de muestras de llanto de bebés con sordera a través de grabaciones, y luego se individualizaron rasgos acústicos para elaborar patrones informáticos.

«Una vez que nuestros modelos estaban entrenados, se los probó con una muestra de bebés desconocidos», contó a la agencia informativa del Conacyt el doctor en ciencias computacionales y líder del proyecto, Carlos Alberto Reyes.
Y continuó: «Así determinaron a qué clase de llanto pertenecía y si existía algún padecimiento de acuerdo con la clasificación previa que hicimos».

El proyecto comenzó hace una década con la colaboración de los expertos Emilio Arch Tirado, del Instituto Nacional de Rehabilitación, y Mario Mandujano, de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM).

Colaboraron también Claudia Manfredi, de la Universidad de Florencia (Italia); Renaud Viellevove, de la Unidad de Cuidado Neonatal Intensivo de la Universidad de Lieja (Bélgica) y la Cancillería y el Ministerio del Exterior italianos, así como el gobierno de Cuba, que proporcionó muestras de llanto a través de archivos digitales.

«Tuvimos en cuenta aspectos cualitativos y cambios drásticos en la frecuencia del llanto del bebé, como dobles armónicos, vibratos, silencios, concentración de ruido y tipos de melodía», retomó Reyes.

«A esas 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, que se implementan para hacer un reconocimiento de patrones similares en todas las muestras», explicó.

Y agregó: «La combinación de esas características puede dar al médico la pauta para saber si existe un indicador anormal en el desarrollo del bebé».

Con dos minutos de llanto los expertos pueden obtener hasta 120 muestras para entrenar a los modelos computacionales y saber si el niño llora por hambre, dolor, asfixia o si presenta sordera o hiperbilirrubinemia.
Los científicos trabajan ahora para ampliar su estudio y saber si se puede diagnosticar autismo en niños prematuros, adelantaron.