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Acabar con el tartamudeo gracias a un sistema inteligente en línea

Un sistema inteligente desarrollado con fondos europeos evalúa la gravedad de los trastornos del habla y del lenguaje y proporciona herramientas de logopedia y apoyo en línea con resultados efectivos.

Economía digital
Sociedad

Alrededor del 12 % de la población padece trastornos del habla y del lenguaje y aproximadamente el 1 % de las personas tartamudea. «La investigación ha revelado que esto influye negativamente en su vida social, laboral, académica y personal», afirma el doctor Yair Shapira, fundador y director general de AmplioSpeech, la empresa israelí que dirige el proyecto financiado con fondos europeos ADST. «Los logopedas hacen un buen trabajo pero, desafortunadamente, en lo que respecta al tartamudeo, por cada seis niños que reciben tratamiento y tienen éxito, otros cinco vuelven a su antiguo hábito de tartamudear, lo que representa una tasa de recaída del 84 %», explica el doctor Shapira, un ingeniero biomédico que puso en marcha la empresa porque su hijo tartamudeaba. Y añade: «Hemos racionalizado todo el servicio de logopedia utilizando la inteligencia artificial. Con el tratamiento para el tartamudeo empleando ADST, la tasa de fracaso es cuatro veces menor que sin ADST. Es un proceso altamente supervisado y bien controlado que proporciona resultados mucho mejores». Medición de la eficiencia del habla La empresa es la primera del mundo en desarrollar un sistema para medir la gravedad de los trastornos del habla y del lenguaje. «Una vez que se puede medir algo, se puede empezar a hacer un seguimiento del progreso», señala el doctor Shapira. «El habla tiene que ver sobre todo con la comunicación, por lo que desarrollamos algoritmos profundos que detectan el habla normal y alterada y le confiere una puntuación. El rango normal está entre un 85 y 90 % de eficiencia. Si su eficiencia del habla está, por ejemplo, entre un 50 y 55 %, esta necesita ser un 30 % más eficiente para estar en el rango normal». A través de una plataforma de colaboración masiva, se pidió a la gente que calificara también el habla de una persona. «Descubrimos una muy buena correlación entre lo que nuestros sistemas y algoritmos califican y lo que la audiencia general califica, lo cual es realmente innovador», dice el doctor Shapira. El sistema ADST se basa en lo que tiene éxito en logopedia y utiliza unos veinte millones de sílabas y puntos de datos recopilados por la empresa. El doctor Shapira dice: «Se trata de unos 4 000 puntos de datos más de los que se han recopilado a lo largo de la investigación en logopedia en el último siglo. No solo se trata de una gran cantidad, sino también de una base de datos de alta calidad basada en mediciones objetivas. Se llevaron a cabo muchas pruebas y colaboraciones con expertos líderes en diferentes países para validar el sistema». Enfoque en la práctica «La logopedia no está muy estructurada, ya que es en gran medida intuitiva», explica el doctor Shapira. En un entorno clínico, el seguimiento del proceso es escaso y la tasa de finalización de las tareas prácticas es de tan solo el 5 % cuando el niño y el logopeda no trabajan en persona. Con la estructura ADST, incluso los logopedas menos experimentados pueden seguir un programa de tratamiento exhaustivo y flexible, que utiliza buenas prácticas basadas en pruebas con miles de personas. Todo se hace en línea, incluidas las sesiones ordinarias con el logopeda, aunque prestando especial interés a las tareas prácticas. Un flujo de tareas se pone a disposición de los niños tras su solicitud en línea. «Los niños reciben apoyo y notificaciones de nuestro servicio de gestión si no las realizan. Así es como aumentamos la tasa de finalización de la práctica del 5 % al 86 %», dice el doctor Shapira. Las tareas pueden ser supervisadas por el logopeda, ya que en el pasado a menudo no tenían una idea clara de lo que estaba sucediendo entre las sesiones de tratamiento. «Un niño dirá “por supuesto que practiqué”», señala el doctor Shapira. La empresa trabaja con clínicas en Israel, Portugal, Francia y los Estados Unidos, y ha adaptado los algoritmos originales en inglés y hebreo para trabajar con otras lenguas. Además, está ampliando el sistema a otros trastornos del habla y el lenguaje.

Palabras clave

ADST, logopedia, habla, trastornos del habla, tartamudeo

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