Todos los padres del mundo conocen la frustración de no saber por qué está llorando el bebé: si tiene hambre, está mojado, cansado, o incluso si tiene algún dolor. Por ello, un grupo de investigadores de Estados Unidos ha ideado un nuevo método de inteligencia artificial que permite poner fin a este problema. El método, que está basado en un algoritmo de reconocimiento del lenguaje del llanto, pretende distinguir entre las señales de llanto normales propias de un bebé y las anormales, es decir, llanto derivado de algún dolor o alguna enfermedad subyacente.
Esta investigación, publicada por la Asociación China de Automatización, no solo sería útil para las madres y padres, sino que puede ser de gran utilidad en entornos de atención médica, ya que los médicos podrían usarlo para identificar los llantos de los niños enfermos, según informan páginas de salud y ciencia.
Es cierto que el llanto de cada bebé es único, pero también comparten algunas características comunes cuando son derivados de las mismas razones. Esto lo conocen bien muchos de los trabajadores de la salud con experiencia y los padres experimentados, que son capaces de distinguir bastante bien entre las muchas necesidades de un bebé basándose en los sonidos de llanto que produce. La identificación de los patrones ocultos en la señal de llanto ha sido un gran desafío, y las aplicaciones de la inteligencia artificial ahora han demostrado ser una solución adecuada en este contexto.
Esta nueva investigación se basa en un algoritmo específico, basado en el reconocimiento automático de voz, para detectar y reconocer las características de los gritos infantiles. Para analizar y clasificar esas señales, el equipo empleó la detección comprimida como una forma de procesar los datos de manera más eficiente. Este es un proceso que reconstruye una señal basándose en datos dispersos.
En este nuevo proyecto, los investigadores han diseñado un nuevo algoritmo de reconocimiento del lenguaje de llanto que permite distinguir los significados de las señales de llanto normales y anormales en un entorno ruidoso. El algoritmo es independiente, lo que significa que se puede usar en un sentido más amplio en escenarios prácticos como una forma de reconocer y clasificar varias características de llanto y comprender mejor por qué lloran los bebés y cómo de urgentes son los llantos.
Lichuan Liu, director del Laboratorio de Procesamiento de Señales Digitales cuyo grupo realizó la investigación, ha afirmado que: "Hay mucha información relacionada con la salud dentro del sonido de los llantos de un niño. Las diferencias en ese sonido contienen información muy importante. Para reconocer esa información y poder aprovecharla, tenemos que extraer las características y a partir de ahí obtener la información que contiene."
El equipo de investigación espera que los hallazgos de este estudio sirvan para aplicarse a otras circunstancias de atención médica en la que la toma de decisiones depende en gran medida de la experiencia: "El objetivo final es conseguir bebés más saludables y una presión menor sobre los padres y los cuidadores." Para ello, buscan la colaboración de hospitales y centros de investigación médica.