Investigadores de Alicante logran detectar indicios de alzheimer en una conversación de tan solo cuatro minutos

Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) y el Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica (Isabial) han finalizado con éxito su plataforma para detección temprana de la enfermedad de alzheimer a través de la voz. Tras meses de intenso trabajo han logrado una precisión cercana al 90% en la detección de la enfermedad mediante una grabación de solamente cuatro minutos. La aplicación escucha qué dice un paciente y cómo lo dice para detectar indicios y tener una evaluación preliminar.

Gracias a este proyecto, el equipo ha creado una base de datos de grabaciones que ayudarán a futuras investigaciones gracias a la colaboración de 223 voluntarios, tanto sanos, como con la demencia. Ahora, el asistente virtual está en fase de validación clínica y, tras superar ese paso, se pondrá en uso.

«Utilizamos la voz como si fuera puramente audio. Nos fijamos si hay más pausas, si el tono es más plano o monótono. Y también convertimos la voz en texto y buscamos estructuras lingüísticas recurrentes en pacientes de alzheimer», explica Miguel Ángel Teruel Martínez, investigador de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UA, profesor titular y responsable del desarrollo tecnológico del proyecto, junto con Ángel Pérez Sempere, de Isabial. La iniciativa ha contado con los investigadores de la UA Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante; y Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo, de Isabial.

Y es que la Plataforma de Inteligencia Artificial para la Detección Temprana de la Enfermedad de Alzheimer a través de la Voz (IAEAV) tiene como objetivo principal identificar patrones de deterioro cognitivo a partir del análisis de señales acústicas y lingüísticas de la voz humana.

Los investigadores indican que esta innovadora herramienta se fundamenta en estudios previos que han demostrado que cambios neurológicos tempranos pueden manifestarse en alteraciones del lenguaje, como una disminución en la complejidad sintáctica, pausas prolongadas y errores gramaticales.

Para ello, según añaden, se utilizan tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo, esta plataforma busca no solo facilitar el diagnóstico temprano, sino también ofrecer una solución sencilla, de bajo coste, fácilmente accesible y no invasiva.

La plataforma busca facilitar el diagnóstico temprano y con bajo coste

Las claves: el tono, la intensidad y las pausas

Además, la recopilación de datos de voz se realiza mediante una aplicación móvil sencilla y accesible, que permite a los usuarios grabar sus voces en diversos contextos, como lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas estandarizadas. Esta aplicación está diseñada para su uso tanto en entornos clínicos como en el hogar, lo que, según destacan, “reduce barreras de acceso y facilita la obtención de datos en poblaciones con recursos limitados”.

Después, las grabaciones recopiladas a través de la aplicación móvil se procesan para extraer características acústicas como tono, intensidad y pausas, así como aspectos lingüísticos como riqueza semántica y errores en la fluidez verbal. Estas características son posteriormente evaluadas por modelos de aprendizaje profundo que han sido entrenados en bases de datos representativas, permitiendo una detección precisa y personalizada. Uno de los aspectos más relevantes de este enfoque es su accesibilidad.

La alteración del tono del habla y las pausas son claves para la detección

En este sentido, Miguel Ángel Teruel indica que esta tecnología “no solo busca mejorar la detección clínica, sino también contribuir al desarrollo científico mediante la generación de grandes volúmenes de datos de voz, que pueden facilitar investigaciones más profundas sobre la relación entre las alteraciones lingüísticas y los cambios neurodegenerativos, promoviendo avances en el tratamiento y manejo de la enfermedad”.

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