Optimización del diagnóstico de disfagia y disartria en pacientes de tercera edad con modelos de inteligencia artificial

Abstract

Este trabajo presenta el desarrollo de una herramienta automatizada para la detección y clasificación de patologías fonoaudiológicas, enfocada en el diagnóstico de disfagia y disartria en comparación con sujetos sanos. La herramienta se basa en el análisis de señales de audio de pacientes de tercera edad, utilizando modelos de machine y deep learning para clasificar las patologías con alta precisión. El estudio abarcó tres escenarios de clasificación: multiclase (sano, disfagia, disartria) y dos escenarios binarios (sano vs. disfagia y sano vs. derivación). A lo largo del desarrollo, se utilizaron diferentes representaciones de las señales, como la forma de onda, los MFCC’s y los espectrogramas de Mel, siendo estas representaciones clave para obtener predicciones robustas. El modelo más destacado fue el 1D-C-GRU, que en el escenario multiclase alcanzó un 88,89 % de accuracy y un weighted f1-score de 0,88. Las técnicas de aumento de datos también jugaron un papel importante en la mejora del rendimiento de los modelos, y demostraron su efectividad en todos los escenarios. Desde una perspectiva económico-social, la implementación de esta herramienta ofrece un ahorro significativo de tiempo y costos tanto para los profesionales de la salud como para los pacientes. Al automatizar el 89 % de los diagnósticos, se reduce la necesidad de consultas presenciales y se optimizan los recursos de los fonoaudiólogos. Además, la herramienta permite realizar evaluaciones a pacientes sin necesidad de movilizarse a los centros de salud. El impacto potencial de esta tecnología se extiende a la gestión pública, donde puede contribuir a mejorar la eficiencia del sistema de salud, optimizando recursos y ofreciendo un diagnóstico temprano a mayor escala. Asimismo, su integración en políticas de salud pública podría facilitar la detección temprana de patologías y la atención más efectiva a los pacientes de la tercera edad. Esta herramienta no solo representa un avance en el diagnóstico de patologías fonoaudiológicas, sino que también ofrece beneficios sociales y económicos, con la capacidad de transformar la gestión de recursos en el sistema de salud, mejorando la calidad de vida de los pacientes y optimizando los tiempos de atención.