Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) y del Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL) han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para avanzar en la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer a través del análisis de la voz. La herramienta utiliza tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo para identificar patrones de deterioro cognitivo a partir de señales acústicas y lingüísticas.
El proyecto, denominado Plataforma de Inteligencia Artificial para la Detección Temprana de la Enfermedad de Alzheimer a través de la Voz (IAEAV), está financiado por la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo de la Generalitat Valenciana con fondos Next Generation, dentro del proyecto INREIA/2024/176.
La iniciativa parte de la importancia del diagnóstico temprano en una enfermedad en la que los tratamientos actuales resultan más efectivos cuando se administran en las primeras fases. Por ello, los investigadores plantean esta tecnología como una herramienta sencilla, accesible, de bajo coste y no invasiva para contribuir a retrasar la progresión de la enfermedad y mejorar la calidad de vida de pacientes y cuidadores.
Una aplicación móvil para registrar la voz
La plataforma recopila datos de voz mediante una aplicación móvil diseñada para que los usuarios puedan grabar sus voces en distintos contextos, como lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas estandarizadas.
Esta aplicación está pensada para su uso tanto en entornos clínicos como en el hogar. Según destacan los investigadores, este enfoque “reduce barreras de acceso y facilita la obtención de datos en poblaciones con recursos limitados”.
Las grabaciones obtenidas se procesan posteriormente para extraer características acústicas, como el tono, la intensidad o las pausas, así como aspectos lingüísticos relacionados con la riqueza semántica, la fluidez verbal o posibles errores gramaticales. Estos datos son evaluados por modelos de aprendizaje profundo entrenados con bases de datos representativas, con el objetivo de lograr una detección precisa y personalizada.
Alteraciones del lenguaje vinculadas al deterioro cognitivo
El desarrollo de la plataforma se apoya en estudios previos que han señalado que los cambios neurológicos tempranos pueden manifestarse en alteraciones del lenguaje. Entre ellas figuran una menor complejidad sintáctica, pausas prolongadas o errores gramaticales.
A partir de estos indicadores, la herramienta busca identificar señales tempranas asociadas al deterioro cognitivo mediante el análisis automatizado de la voz humana. El proyecto combina así investigación biomédica, inteligencia artificial y tecnologías lingüísticas para ofrecer nuevas vías de apoyo al diagnóstico.
El equipo investigador
El equipo está liderado por Miguel Ángel Teruel, investigador principal de la Universidad de Alicante, y por Ángel Pérez Sempere, coinvestigador principal de ISABIAL. También han participado los investigadores de la UA Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante, junto a Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo, de ISABIAL.
Miguel Ángel Teruel ha señalado 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”.
Ref.: Marisa Mira
