Hay pocas cosas más desesperantes para las familias que ver cómo su bebé llora desconsoladamente sin saber qué necesita, qué está demandando. Pero a base de ensayo y error, hay progenitores que han dado con la clave. Hay quien tiene muy buena mano u oído, entrenado a base de pasar muchas horas con la criatura. Y es esto, justamente, lo que Anna Lucia Paltrinieri pensó en 2019 al plantear su tesis doctoral: si las personas podemos terminar por ver patrones en el llanto, a base de experiencia, ¿por qué no iba a hacerlo un algoritmo, que determine por qué llora mi bebé?
Óscar Garcia-Algar es el jefe de Neonatología del Clínic Barcelona-IDIBAPS y Paltrinieri, ahora es pediatra en el mismo hospital. Los dos conocíam el trabajo de otra colega, Ana Laguna y sus compañeros de la empresa start up Zoundream, en Suiza, que investigó Paltrinieri para su tesis.
La compañía había montado una sede en Basilea en 2019 y estaban interesados en desarrollar algún tipo de dispositivo que desentrañase los significados de la pléyade de llantos de un bebé a través de un algoritmo, que tuvieron listo en su primera versión en 2020.
Grabaciones y enfefalogramas para que el algoritmo interpretase por qué llora un bebé
Ana Laguna, inicialmente, había entrenado al algoritmo con el llanto de su propio bebé. Pero hay que llorar mucho para que las máquinas aprendan. Así que tenía el reto de someterlo a la prueba de la realidad y validar el poder de su particular inteligencia artificial a nivel científico. Aquí es donde Paltrinieri y Garcia-Algar pensaron que podría ser buena idea ‘convertir’ su unidad de Neonatología en un pequeño laboratorio de big data. Se pusieron, entonces, a trabajar en un estudio clínico para el que reclutaron a 38 recién nacidos en el Clínic.
A cada cual, se grabó no sólo el sonido de sus llantos. También sus expresiones faciales, mientras que se monitorizaban las señales eléctricas del cerebro, con un gorrito de encefalograma (EEG) y de saturación de oxígeno cerebral (NIRS), entre otros parámetros. Todos esos big data se fueron trasladando a un software. Con un algoritmo desarrollado por el equipo, empezaron a ver patrones que explican por qué llora el bebé en cada momento.
“Este estudio multimodal (publicado ahora en Computers in Biology and Medicine) tiene el objetivo de convertirse en una aplicación que dé apoyo a las familias”, explica Paltrinieri. Mediante la escucha de apenas de 10 a 15 segundos de llanto, “la aplicación dará una sugerencia sobre la causa de éste”, apunta desde Barcelona.
En los últimos años, gracias al poder de los grandes datos y la capacidad de procesamiento creciente, se han desarrollado estudios sobre el llanto del bebé. Entre los más llamativos, el presentado en 2022 por La doctora Kumi Kuroda, en Japón, quien publicó en Current Biology un estudio sobre el método más científico para calmar a un neonato que llora, también valiéndose de un algoritmo.
Estas conclusiones son la primera piedra para profundizar en la interpretación por las máquinas de por qué llora un bebé. También, para resaltar el potencial clínico del análisis del llanto como una herramienta objetiva y accesible para mejorar la relación entre familias y neonatos, y garantizar el bienestar y el desarrollo de los bebés.
Por su parte, Ana Laguna matiza que “está en la primera fase”; el objetivo es seguir para “confirmar si el llanto se puede utilizar como marcador vocal para afinar el diagnóstico precoz”, una herramienta más para “identificar bebés con patologías o grupos de riesgo”.
Los cinco tipos de llanto del bebé y su significado
Los neonatos se relacionan con su entorno con la boca. El llanto es una de las vías que utilizan para comunicarse, quizás la principal. Según el Clínic Barcelona, los bebés lloran una media de entre una hora y media y tres horas al día.
El impacto del llanto en las familias puede llegar a desencadenar sensaciones de ansiedad, depresión, impotencia, ira y frustración. Según según las investigadoras, a veces compromete su cuidado y su proceso de desarrollo neurológico, en casos extremos.
De acuerdo con este trabajo, estos son los principales llantos y la interpretación de sus matices por el algoritmo del bebé que llora. Quizás no sorprenda a las familias más experimentadas, pero es un logro que una máquina pueda dar con ello a la primera:
| 1 | ? Angustia genérica | Agudo y sin pausa |
| 2 | ? Sueño | Largo, con melodía decadente |
| 3 | ? Gases | Ronco y sin pausa |
| 4 | ? Demanda de atención | Lamento prolongado, más que llanto |
| 5 | ? Hambre | Rítmico, intenso, grave |
- Estudio multimodal de Laguna et al., en ‘Computers in Biology and Medicine’, 2023
- Ana Laguna (Zoundream)
- Anna Lucia Paltrinieri (Clínic Barcelona)
