Nueva aplicación para el diagnóstico temprano del Alzheimer
Un neurocientífico argentino ha diseñado una aplicación innovadora capaz de detectar el Alzheimer en etapas tempranas utilizando inteligencia artificial (IA) a partir de conversaciones de solo unos minutos. Esta tecnología aprovecha ciertos aspectos del lenguaje y la forma de hablar de las personas para identificar señales reveladoras relacionadas con la salud cognitiva.
El enfoque detrás de la tecnología
El especialista, Adolfo García, es director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral en Estados Unidos. Su propuesta se basa en que parámetros como la velocidad de formulación de ideas y la cantidad de sustantivos usados en una conversación pueden ofrecer pistas valiosas sobre posibles afecciones neurocognitivas. “Con unos pocos minutos de habla espontánea podemos extraer información que nos permite detectar esa enfermedad y variantes de la demencia frontotemporal“, explica.
¿Cómo funciona el algoritmo?
El proceso comienza con grabaciones de individuos mientras realizan diversas actividades, incluyendo la tarea de nombrar animales o describir imágenes. Estas grabaciones generan un extenso banco de datos que incluye voces tanto de personas sanas como de aquellas diagnosticadas con demencia. De cada grabación, se extraen dos tipos de datos:
- Datos acústicos: Se analizan métricas como ritmo, cadencia y patrones de entonación.
- Datos lingüísticos: Las transcripciones automáticas permiten el análisis de la estructura y tipo de palabras utilizadas.
Estos parámetros permiten al sistema generar un diagnóstico similar a un análisis oral. Las personas con demencia, por ejemplo, tienden a usar menos palabras por minuto y prefieren verbos a sustantivos específicos.
Validación del algoritmo
Para validar la efectividad del algoritmo, García y su equipo compararon datos de 800 pacientes con Alzheimer con otros 800 individuos sanos. Luego, se le presentó al sistema un nuevo audio sin revelar la identidad del hablante, y se evaluó su capacidad para identificar la enfermedad. El resultado mostró un éxito de más del 90% en el diagnóstico.
Accesibilidad y aplicación en diversos contextos
La aplicación, diseñada para ser de bajo costo y poco invasiva, puede ser administrada por personal no especializado e incluso a distancia, lo que la hace especialmente útil en regiones con acceso limitado a la salud. García también ha comenzado a analizar su funcionalidad en la población latina, considerando que diferentes lenguas pueden mostrar variaciones en los patrones de habla útiles para el diagnóstico.
Consorcio ReDLat2 y futura investigación
Parte del compromiso de García con la investigación se manifiesta en el consorcio ReDLat2, que reúne a 13 centros de salud en 7 países de América Latina, con el objetivo de superar el sesgo en modelos de predicción de demencias. Este consorcio busca estudiar cómo factores genéticos y sociales influyen en el diagnóstico y tratamiento del Alzheimer en la región.
Lanzamiento de la aplicación TELL
Además de su trabajo con el consorcio, García ha creado la aplicación TELL, que ya se utiliza en más de 15 países, incluidos Argentina, Brasil y México. Esta herramienta permite a los pacientes obtener información sobre su salud cognitiva y se utiliza en diversos hospitales y clínicas a lo largo de América Latina, contribuyendo así a la inclusión en el acceso a salud mental y neurología.
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