Investigadores de Canadá reclutaron a un grupo de personas para que participaran en un estudio para que leyeran un trabalenguas antes de consumir alcohol y luego cada hora hasta siete horas después. Al analizar estas grabaciones, desarrollaron un sistema de aprendizaje automático capaz de determinar con un 98% de precisión si el individuo que leía el texto estaba bajo los efectos del alcohol. El artículo fue publicado en el Journal of Studies on Alcohol and Drugs.
El alcohol es una de las sustancias psicoactivas más antiguas que se conocen. Su consumo está profundamente arraigado en numerosas prácticas culturales y sociales en todo el mundo. La gente bebe alcohol por diversión, para socializar, cuando está feliz o triste, pero también en diferentes ocasiones culturales o religiosas. Históricamente, se ha utilizado para purificar el agua potable (como el grog que se proporcionaba a los marineros del siglo XVIII), como desinfectante e incluso como combustible para automóviles y cohetes, entre otros fines.
Sin embargo, el consumo excesivo de alcohol puede provocar una variedad de efectos negativos para la salud. A corto plazo, puede provocar embriaguez, caracterizada por cambios de humor, reducción de la inhibición, problemas de juicio y coordinación, visión borrosa, dificultad para hablar y dificultades para caminar o pararse. El consumo prolongado y excesivo de alcohol puede provocar adicción o alcoholismo, enfermedades hepáticas, problemas cardiovasculares y un mayor riesgo de ciertos cánceres, como el de hígado, boca y garganta.
En su nuevo estudio, Brian Suffoletto y sus colegas observaron que, actualmente, no existen herramientas comercialmente disponibles para identificar de manera discreta y efectiva la intoxicación por alcohol (es decir, la embriaguez). Los dispositivos especializados, como los sensores transdérmicos de alcohol y los alcoholímetros portátiles, pueden estimar con precisión el contenido de alcohol en sangre, pero suelen ser costosos y no están ampliamente disponibles. A menudo pueden resultar demasiado engorrosos para un uso práctico generalizado.
Por otro lado, es bien sabido que el alcohol altera el habla y ésta puede grabarse fácilmente utilizando dispositivos cotidianos ampliamente disponibles (por ejemplo, teléfonos móviles, micrófonos). Por tanto, el análisis de muestras de voz podría ser una forma muy sencilla y eficaz de detectar la intoxicación por alcohol, sin necesidad de dispositivos especializados, si tal método existiera. Estos autores se propusieron desarrollar dicho método.
En el estudio participaron 20 adultos, pero se realizaron análisis en 18 participantes, ya que dos de ellos no proporcionaron muestras de voz. La edad promedio de estos participantes fue de 29 años, siendo el 72% hombres.
El día del estudio, los participantes llegaron al laboratorio a las 8:00 a.m. A cada uno se le pidió que leyera un trabalenguas en voz alta, que fue grabado con un teléfono móvil. Después de este registro inicial, los investigadores administraron una cantidad de vodka, mezclada con jugo de lima y almíbar, suficiente para lograr una concentración de alcohol en el aliento superior al 0,20%. Los participantes tuvieron una hora para consumir esta mezcla. Posteriormente, cada media hora durante un máximo de siete horas, los investigadores midieron los niveles de alcohol de los participantes y los grabaron leyendo un trabalenguas.
Utilizaron estas grabaciones de participantes leyendo trabalenguas para desarrollar un modelo de aprendizaje automático para predecir la intoxicación por alcohol. El modelo final tuvo una precisión del 98% en la predicción de la intoxicación por alcohol. Demostró que la intoxicación por alcohol se puede predecir con precisión analizando grabaciones de voz.
“En este estudio de laboratorio de prueba de concepto descubrimos que breves muestras de habla en inglés son útiles para clasificar los estados de intoxicación por alcohol en adultos. Se necesita urgentemente un grupo de participantes mucho más grande con muestras de voz más variadas recopiladas antes y durante las curvas ascendentes y descendentes de la intoxicación por alcohol para hacer avanzar la ciencia de la detección remota de la intoxicación por alcohol”, concluyeron los autores del estudio.
El estudio hizo una valiosa contribución al desarrollo de formas de medir la intoxicación por alcohol mediante el análisis de la voz. Sin embargo, este estudio utilizó una pequeña muestra de angloparlantes que cooperaron con los investigadores. Los resultados podrían no ser los mismos si la muestra de voces fuera más diversa o si los participantes trataran activamente de ocultar su intoxicación por alcohol, como a menudo se motiva a las personas a hacer en las mediciones de intoxicación por alcohol en el mundo real.
Fuente: Journal of Studies on Alcohol and Drugs
Articulo original: Titulo: The study, “Detection of Alcohol Intoxication Using Voice Features: A Controlled Laboratory Study”. Autores: Brian Suffoletto, Ayman Anwar, Sean Glaister y Ervin Sejdic