Un exceso de YouTube ha ayudado a inventar una nueva forma de diagnosticar la enfermedad de Parkinson

La fundadora de Faceprint, Erin Smith, comenzó a trabajar en su tecnología de diagnóstico, que rastrea el desarrollo de Parkinson a través de expresiones faciales, después de ver videos con Michael J. Fox.

FacePrint, una startup de atención médica, tiene como objetivo diagnosticar la enfermedad de Parkinson a partir de fotos en Facebook, pero comenzó con un viaje a la madriguera de YouTube.

Hace unos tres años, la fundadora Erin Smith, entonces estudiante de secundaria en Kansas, estaba entrevistando al actor Michael J. Fox, la estrella de Regreso al futuro a quien le diagnosticaron la enfermedad de Parkinson a la edad de 29 años. Smith, que ahora tiene 19 años, notó algo extraño en la sonrisa de Fox. Sus expresiones faciales parecían forzadas y emocionalmente removidas, incluso en respuesta a emociones genuinas.

«Michael J. Fox es un caso de estudio realmente interesante, porque puedes volver a las películas en las que estaba y crear una especie de cronología de cuándo comenzaron a aparecer estas diferencias faciales», dice Smith. Cuando hizo clic y vio varias entrevistas con personas con Parkinson, un trastorno cerebral degenerativo que puede causar temblores y habla borrosa, comenzó a formarse una idea.

Unos años antes, Smith había estado obsesionado con un programa de detectives en horario estelar llamado Lie to Me, protagonizado por Tim Roth como Cal Lightman, un científico que era un experto en leer las expresiones de las personas. El programa se basó vagamente en el trabajo del psicólogo Paul Ekman, quien pasó décadas analizando y catalogando «microexpresiones»: pequeños gestos y movimientos de los músculos faciales que son demasiado rápidos para ser vistos por la mayoría de la gente.

Smith pasó horas leyendo blogs sobre el programa y la investigación científica en la que confiaba. «Para mí, solo había una curiosidad fundamental sobre qué más podía revelar la ciencia detrás de las expresiones faciales», dice.

Decidió realizar un estudio controlado. Después de escribir a un grupo de apoyo local de Parkinson, pasó sus vacaciones de primavera corriendo por su ciudad natal con una mochila y dos computadoras portátiles, visitando a personas locales con Parkinson, así como a sujetos de control sanos para capturar videos de sus expresiones. Smith recopiló datos sobre expresiones espontáneas (en respuesta a videos) y expresiones posadas (si sus sujetos intentaron reflejar las expresiones que mostraban).

Una vez que recopiló los datos, tuvo que analizarlos. «No había codificado antes y estaba prácticamente encerrada en mi casa y obtuve un montón de libros de Codificación para tontos diferentes para enseñarme lo básico», dice. «Y luego fue simplemente construir y aprender a medida que avanzábamos, refinando continuamente la tecnología y mejorando nuestras habilidades».

Con la ayuda de Affdex, un paquete de software de reconocimiento facial, pudo demostrar que existe una diferencia medible en las expresiones faciales entre las personas con Parkinson y las personas sin Parkinson. «Todo fue honesto solo por curiosidad, realmente me cautivó esta idea», dice. «Después de eso, el elemento humano me motivó a incrementar el proceso y continuar la investigación».

Smith se puso en contacto con la Fundación Michael J. Fox para contarles sobre su trabajo y la ayudaron a realizar dos estudios piloto más. «Para aprovechar al máximo estas diferencias y desarrollar algoritmos de predicción, detección y monitoreo, sabía que necesitaba aumentar la recopilación de datos», explica.

Su tecnología es ahora la base de FacePrint, que todavía se encuentra en San Francisco (y que ganó la exhibición en DyN Noticias Health en marzo). Smith pospuso su oferta de tener un lugar en la Universidad de Stanford para trabajar para la compañía, con la ayuda de una beca de dos años, $ 100,000 (£ 79,000) de la Fundación Thiel, financiada por el multimillonario de PayPal Peter Thiel.

FacePrint ahora está lanzando ensayos clínicos, y Smith está trabajando con ingenieros de software para crear un sistema automatizado de detección y monitoreo basado en la web o en teléfonos inteligentes, que espera ayude a reducir las tasas de diagnósticos erróneos, un problema especial en la atención primaria de salud. La compañía crea una prueba de expresión facial de cinco minutos que se puede administrar en casa o en el médico, a través de un teléfono inteligente, computadora portátil o casi cualquier dispositivo con cámara. Finalmente, dice Smith, los médicos podrían usar audífonos estilo Google Glass, que podrían detectar signos de Parkinson durante una conversación normal.

El software de reconocimiento facial en el que está construido FacePrint también es compatible con las plataformas de redes sociales. «Eventualmente, sería posible integrar FacePrint en estos sistemas y convertir las plataformas de redes sociales en una poderosa herramienta de atención médica», dice Smith, aunque enfatiza la necesidad de hacerlo de manera ética. (No querrá una notificación automática repentina: «Puede que tenga Parkinson»).

Las ambiciones de Smith se extienden más allá de una sola enfermedad. A principios de junio, planea lanzar el Proyecto FacePrint, que ampliará la investigación sobre el daño facial más allá del Parkinson a través de un esfuerzo de ciencia ciudadana. «A través del proceso de diseño de esto, obtuvimos una visión verdaderamente cautivadora del sistema de atención médica», dice Smith. «Mi misión es rediseñar varios elementos de la atención médica. Para mí, veo esta tecnología como una parte de un todo más grande. «

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