Crean una plataforma para la detección temprana de alzhéimer a través de la voz

Así, con el uso de tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo, se recopilan datos de voz mediante una aplicación móvil "sencilla y accesible", lo que permitirá a los usuarios grabar sus voces en diversos contextos.

El equipo, liderado por Miguel Ángel Teruel, de la UA, y por Ángel Pérez Sempere, de Isabial, ha contado con los investigadores de la institución académica Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante, además de con Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo del instituto.

Tratamientos

El proyecto aborda la detección de la enfermedad de Alzheimer, dado que los tratamientos actuales son "más efectivos" cuando se administran "en las primeras etapas de la enfermedad". Por ello, "un diagnóstico temprano se convierte en una herramienta fundamental para retrasar su progresión y mejorar la calidad de vida de los pacientes y sus cuidadores", señala la UA en un comunicado.

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 han apuntado 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, ha continuado la UA, se utilizan tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo. De esta manera, la plataforma busca "no solo facilitar el diagnóstico temprano, sino también ofrecer una solución sencilla, de bajo coste, fácilmente accesible y no invasiva".

Además, la recopilación de datos de voz se realizará mediante una aplicación móvil "sencilla y accesible" que permitirá 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 "reduce barreras de acceso y facilita la obtención de datos en poblaciones con recursos limitados", según los investigadores.

Después, las grabaciones recopiladas a través de la aplicación móvil se procesan para extraer características acústicas como tono, intensidad y pausas, además de 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, lo que permite "una detección precisa y personalizada".   

Accesibilidad

De otro lado, uno de los aspectos "más relevantes" de este enfoque es su "accesibilidad". En este sentido, Teruel ha resaltado 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".