A-e-i!: herramienta para monitorear el deterioro del habla en pacientes con enfermedades neurodegenerativas

Abstract

En algunas demencias neurodegenerativas, las personas pueden presentar una disminución de habilidades lingüísticas que son difíciles de cuantificar con pruebas estandarizadas. El monitoreo y análisis del habla en estos pacientes puede proporcionar información valiosa sobre la evolución de su discurso hablado. Dentro de las pruebas y tratamientos, se incluye a la lectura en voz alta pero, rara vez, es aplicada sistemáticamente como parte integral de la terapia y poco se sabe (aunque es altamente preescripta) respecto a su eficacia. Este trabajo presenta el desarrollo de una aplicación web, denominada “A-E-I!”, que utiliza funciones de servicios alojados en servidores en la nube para transcribir audios de lecturas de pacientes con deterioro neurodegenerativo derivado en afasia progresiva primaria. Con las transcripciones generadas, se pretende monitorear los cambios en el discurso a través del tiempo de dichos pacientes. Para realizar este monitoreo, se diseñaron métricas que permiten medir distintos aspectos en relación a la fluidez de la lectura. Y que, además, sirven para una posterior evaluación, a partir de indicadores que interpretarán los valores medidos en el tiempo. Desde el punto de vista tecnológico, se combinaron algoritmos que transcriben discurso oral a texto y de reconocimiento de partes de un discurso.

In some neurodegenerative dementias, people may have decreased language skills that are difficult to quantify with standardized tests. Monitoring and analysis of speech in these patients can provide valuable information about the evolution of their spoken speech. Reading aloud is included in tests and treatments, but it is rarely applied systematically as an integral part of therapy and little is known (although it is highly prescribed) regarding its efficacy. This paper presents the development of a web application, called "A-E-I!", which consumes functions of services hosted on cloud servers to transcribe audio readings from patients that suffer primary progressive aphasia. The objective is to monitor the changes in the speech over time of these patients. To carry out this monitoring, metrics were designed to measure different aspects in relation to reading fluency, to calculate them it is necessary to analyze every transcription obtained before. This is useful for a later evaluation based on indicators that will interpret the values ​​measured over time. From a technological point of view, speech to text and recognition of parts of a speech services were combined.