NUEVA YORK (Healthday News).— Unas punteras tecnologías de inteligencia artificial (IA) que pueden detectar cambios sutiles en la voz de una persona ayudarían a los médicos a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer y otros deterioros cognitivos, incluso antes del inicio de otros síntomas.
En nuevo estudio, los investigadores usaron herramientas avanzadas de aprendizaje automático y de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para evaluar los patrones de habla (o lingüísticos) de 206 personas.
De ellas, 114 cumplían con los criterios de deterioro cognitivo leve.
“Nuestro foco fue identificar unos cambios sutiles en el lenguaje y el audio que están presentes en las etapas muy tempranas de la enfermedad de Alzheimer, pero que no son reconocidos fácilmente por los familiares o el médico de atención primaria”, dice el investigador principal, Ihab Hajjar, profesor de Neurología del Instituto del Cerebro Peter O’Donnell Jr. de la Universidad del Suroeste de Texas (UT del Suroeste), en Dallas.
Los participantes en el estudio ya estaban inscritos en un programa de investigación de la Universidad de Emory, en Atlanta. Completaron varias evaluaciones estándar de capacidad mental antes de que se les pidiera grabar unas descripciones espontáneas, de uno a dos minutos de duración, de una obra de arte.
“Las descripciones grabadas de la pintura nos dieron una aproximación a las capacidades de conversación, que pudimos estudiar a través de la inteligencia artificial para determinar el control motor del habla, la densidad de las ideas, la complejidad gramatical y otras características del habla”, explica Hajjaren un comunicado de prensa de la UT del Suroeste.
Entonces, los investigadores compararon los análisis del habla de los participantes con muestras de su líquido cefalorraquídeo e IRM. Esto los ayudó a determinar qué tan precisos eran los biomarcadores de la voz al detectar el estatus y la progresión tanto del deterioro mental leve como de la enfermedad de Alzheimer.
“Antes del desarrollo del aprendizaje automático y el PLN, el estudio detallado de los patrones del habla en los pacientes conllevaba una labor extrema, y con frecuencia no era exitoso debido a que los cambios en las etapas tempranas con frecuencia no son detectables para el oído humano”, apunta Hajjar.
“Este método novedoso de evaluación tuvo un buen rendimiento al detectar incluso a los que tenían un deterioro cognitivo leve y, más específicamente, al identificar a los pacientes con evidencias de enfermedad de Alzheimer, incluso cuando no se puede detectar con facilidad mediante el uso de las evaluaciones cognitivas estándar”.
La estrategia también tuvo más eficiencia respecto al tiempo que otros métodos. Las pruebas neuropsicológicas tradicionales en general tardan varias horas, pero los investigadores pasaron menos de 10 minutos capturando la grabación de voz de un paciente.
“Si unos estudios más grandes lo confirman, el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para estudiar las grabaciones vocales podría ofrecer a los proveedores de atención primaria una herramienta de evaluación fácil de implementar para los individuos en riesgo”, plantea Hajjar.
Añade que un diagnóstico más temprano daría a los pacientes y a las familias más tiempo para planificar el futuro y proveería más flexibilidad para que los profesionales clínicos recomendaran unos cambios beneficiosos en el estilo de vida.
Los hallazgos se publican en la revista de la Asociación del Alzhéimer.