Investigadores de la UA e ISABIAL han creado una plataforma para detección temprana de la enfermedad de Alzheimer a través de la voz utilizando tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo, que recopila datos de voz mediante una aplicación móvil sencilla y accesible, que permitirá a los usuarios grabar sus voces en diversos contextos, según explican en un comunicado. 

El proyecto financiado por la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo de la Generalitat Valenciana con fondos Fondos Next Generation, pero por la GVA: Proyecto INREIA/2024/176, 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, 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.

El equipo de investigación, liderado por Miguel Ángel Teruel (IP), de la UA, y por Ángel Pérez Sempere (CoIP), de ISABIAL, ha contado con los investigadores de la UA Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante; y Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo, de ISABIAL.

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 indican 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, según añaden, se utilizan tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo, esta 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, según destacan, “reduce barreras de acceso y facilita la obtención de datos en poblaciones con recursos limitados”.

Después, las grabaciones recopiladas a través de la aplicación móvil se procesan para extraer características acústicas como tono, intensidad y pausas, así como 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, permitiendo una detección precisa y personalizada. Uno de los aspectos más relevantes de este enfoque es su accesibilidad.

En este sentido, Miguel Ángel Teruel indica 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”.

Gran parte de las personas que han participado en este estudio pertenecen a la Universidad Permanente de la UA (UPUA) que hizo un llamamiento entre su alumnado para que colaboraran.