Una investigación encabezada por el neurocientífico argentino Adolfo García avanza en el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar señales de Alzheimer y otras formas de demencia a partir de unos pocos minutos de conversación espontánea.

La propuesta apunta a aprovechar algo tan cotidiano como el lenguaje para encontrar indicios de deterioro cognitivo antes de que sus manifestaciones sean evidentes. El método analiza tanto la voz como la construcción de las frases, la variedad del vocabulario y la precisión con la que una persona identifica los objetos y expresa sus ideas.

García, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral de Estados Unidos, sostiene que el habla contiene información muy valiosa sobre el funcionamiento del cerebro. A través de algoritmos entrenados con miles de grabaciones, su equipo logró desarrollar indicadores que permiten reconocer patrones asociados al Alzheimer y a la demencia frontotemporal.

Qué puede descubrir la inteligencia artificial al escuchar a una persona

El procedimiento parte de ejercicios sencillos. A los participantes se les puede pedir que nombren todos los animales que recuerden durante un determinado período, que describan una imagen o que relaten con sus propias palabras la historia de un video. Las respuestas quedan registradas y posteriormente son analizadas por el sistema.

La tecnología trabaja sobre dos dimensiones. Por un lado, estudia las características de la voz: la velocidad con la que habla cada persona, la duración de las pausas, los cambios de entonación y la regularidad del discurso. Por otro, analiza el contenido de las expresiones, mediante transcripciones que permiten identificar qué palabras se utilizan, cómo se construyen las oraciones y qué tan amplio es el vocabulario.

Los investigadores encontraron que las personas con algún tipo de demencia suelen producir menos palabras por minuto y construir frases más breves. También pueden presentar dificultades para encontrar determinados términos y recurrir con mayor frecuencia a expresiones generales.

Uno de los aspectos más interesantes tiene que ver con la precisión del lenguaje. Una persona puede observar una naranja y definirla como tal, pero también podría describirla simplemente como una fruta, un alimento o incluso una cosa. Todas esas respuestas son válidas, aunque no tienen el mismo nivel de especificidad.

En quienes presentan deterioro cognitivo es más frecuente que aparezcan esas denominaciones generales, en lugar de palabras concretas. También suelen utilizar términos cotidianos y menos variados. Por ejemplo, ante la consigna de mencionar animales, podrían aparecer palabras muy comunes, mientras que disminuye la posibilidad de recordar nombres menos habituales.

Estas diferencias, que pueden parecer pequeñas durante una charla, permiten construir indicadores que ayudan a identificar alteraciones en determinadas funciones cerebrales.

Una precisión cercana a los estudios cerebrales

Para comprobar la eficacia del sistema, el equipo realizó pruebas con información de cientos de personas diagnosticadas con Alzheimer y de participantes sin la enfermedad. Los algoritmos fueron entrenados con grabaciones y datos del lenguaje para luego evaluar conversaciones nuevas, sin conocer previamente a quién pertenecían.

Los resultados mostraron una capacidad de detección cercana al 90 por ciento. La investigación también comparó este procedimiento con otros métodos utilizados para identificar la enfermedad. Los sistemas basados en neuroimágenes alcanzaron aproximadamente un 92 por ciento de precisión, mientras que los que utilizaron información clínica y cognitiva llegaron al 83 por ciento.

La herramienta basada en el habla consiguió resultados cercanos a los obtenidos mediante estudios cerebrales mucho más complejos. Esto abre una posibilidad importante para el diagnóstico y el seguimiento de pacientes, especialmente porque se trata de una evaluación económica, sencilla y que no requiere equipos sofisticados.

Además, puede realizarse a distancia, sin necesidad de trasladarse hasta un centro especializado. De todos modos, los especialistas plantean que se trata de una herramienta complementaria y no de un reemplazo de la evaluación médica ni de los estudios necesarios para confirmar un diagnóstico.

El desafío de adaptar la tecnología a América Latina

Uno de los principales problemas que enfrenta la investigación internacional sobre Alzheimer es que buena parte de los conocimientos y herramientas disponibles fueron desarrollados a partir de poblaciones de Europa y Estados Unidos.

Esa limitación puede generar dificultades cuando se intenta aplicar los mismos criterios en América Latina, donde existen diferencias culturales, genéticas, sociales y lingüísticas que también influyen en el envejecimiento cerebral.

Por ese motivo, García participa del consorcio ReDLat2, una iniciativa que reúne a 13 centros de salud de siete países y que busca ampliar la investigación sobre demencias en la región. El proyecto incorpora variables como la genética de las poblaciones latinoamericanas, las condiciones socioeconómicas y la exposición a factores ambientales, entre ellos la contaminación.

En materia de lenguaje, la adaptación resulta especialmente importante. Los ritmos, sonidos, expresiones y estructuras del español latinoamericano no son necesariamente iguales a los del inglés. Por eso, un patrón que puede funcionar para identificar una alteración en una persona angloparlante no siempre resulta útil en alguien que habla español.

El objetivo es desarrollar herramientas que contemplen esas particularidades y permitan realizar evaluaciones más precisas, sin dejar afuera a las poblaciones que históricamente tuvieron menor representación en los estudios científicos.

Una aplicación que ya funciona en distintos países

La investigación también comenzó a trasladarse al terreno de la atención médica. García impulsó el desarrollo de TELL, una aplicación que utiliza estas tecnologías para evaluar características del habla y que ya tiene presencia en más de 15 países.

En Argentina, la herramienta comenzó a utilizarse en instituciones como el Hospital de San Juan, en colaboración con la universidad local, además del Instituto de Neurología Cognitiva y el Instituto de Neurociencia de Buenos Aires.

También hay centros de otros países latinoamericanos que incorporaron el sistema a sus evaluaciones. En Uruguay, por ejemplo, el Hospital Evangélico puso en marcha una sala de evaluación digital del lenguaje. La tecnología también se utiliza en instituciones de Chile, Colombia, Kenia, India y Estados Unidos.

Los informes generados pueden incorporarse a las historias clínicas y servir como información adicional para los profesionales que siguen a cada paciente.

Otro aspecto que despierta interés es la posibilidad de detectar señales de deterioro cognitivo leve, una condición que puede anteceder al desarrollo del Alzheimer, aunque no todas las personas que la presentan evolucionan necesariamente hacia esa enfermedad.

La expectativa de los investigadores es que, con el tiempo, estas evaluaciones puedan incorporarse de manera habitual a los controles médicos, facilitando la identificación de posibles alteraciones y el seguimiento de su evolución.

En un escenario en el que el Alzheimer representa uno de los grandes desafíos sanitarios vinculados al envejecimiento de la población, la posibilidad de encontrar señales tempranas mediante una conversación cotidiana podría significar un avance importante. La inteligencia artificial no reemplaza al médico, pero comienza a demostrar que escuchar con atención cómo habla una persona también puede aportar información valiosa sobre la salud de su cerebro.