El equipo está formado por miembros de la Universidad de Alicante (UA) y del Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica (ISABIAL), ambas entidades en el este de España.
El proyecto se centró en la detección del alzhéimer, dado que los tratamientos actuales han demostrado ser más efectivos cuando se administran en las primeras etapas de la enfermedad.
Tal y como explicaron desde 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) fue diseñada para identificar patrones de deterioro cognitivo mediante el análisis de señales acústicas y lingüísticas de la voz humana.
Para ello, utilizaron tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo que permiten a los usuarios, mediante una aplicación móvil, grabar sus voces en diversos contextos, como lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas estandarizadas.
Posteriormente, las grabaciones son procesadas para extraer características acústicas, entre ellas tono, intensidad y pausas y rasgos lingüísticos como riqueza semántica y fallos en la fluidez verbal, que después son evaluados por los modelos de aprendizaje para obtener una detección más precisa y personalizada.
La aplicación fue concebida para su uso tanto en entornos clínicos como en el hogar, lo que, según destacaron los investigadores, “reduce barreras de acceso y facilita la obtención de datos en poblaciones con recursos limitados”.
Esta tecnología “no solo ha buscado mejorar la detección clínica, sino también ha contribuido 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”, indicó uno de los investigadores.