11 Julio 2024
Por qué la forma de hablar podría ser una señal de alzheimer Hola
El alzheimer progresa de manera lenta con cambios biológicos en el cerebro que comienzan alrededor de 20 años antes de que se haga evidente la pérdida de memoria y otros síntomas cognitivos.
Este diagnóstico suele hacerse mediante entrevistas, imágenes cerebrales, análisis de sangre y de líquido cefalorraquídeo pero llegado a este punto los recuerdos comienzan a desvanecerse.
Si se detectan a tiempo, los nuevos tratamientos pioneros pueden frenar la implacable progresión de la enfermedad, pero no existe una forma segura de predecir quién desarrollará la demencia asociada con el alzheimer.
Ahora, investigadores de la Universidad de Boston aseguran haber diseñado un nuevo y prometedor programa informático de Inteligencia Artificial (IA) que algún día podría ayudar a llevar a cabo un diagnóstico temprano simplemente analizando el habla de un paciente. El equipo multidisciplinario de ingenieros, neurobiólogos y científicos informáticos y de datos publicó sus hallazgos en Alzheimer's & Dementia, la revista de la Asociación de Alzheimer.
El algoritmo puede predecir la progresión del DCL al alzheimer en un plazo de seis años con una precisión del 78,5%.
La forma de hablar podría ser una señal de alzheimer
Para llevar a cabo la investigación, publicada en la revista Alzheimer's & Dementia, los expertos analizaron grabaciones de audio de 166 entrevistas iniciales con personas entre 63 y 97 años diagnosticadas con deterioro cognitivo leve: 76 que permanecerían estables durante los próximos seis años y 90 cuya función cognitiva disminuiría progresivamente.
Tras ello, utilizaron una combinación de herramientas de reconocimiento de voz y aprendizaje automático para entrenar un modelo que detectara conexiones entre el habla, la demografía, el diagnóstico y la progresión de la enfermedad.
"Combinamos la información que extraemos de las grabaciones de audio con algunos datos demográficos muy básicos (edad, sexo, etc.) y obtenemos la puntuación final", dice Paschalidis: «"Se puede pensar en la puntuación como la probabilidad de que alguien permanezca estable o pase a la demencia".
En lugar de utilizar características acústicas del habla, como la enunciación o la velocidad, el modelo simplemente se basa en el contenido de la entrevista: las palabras pronunciadas, cómo están estructuradas. Y Paschalidis dice que la información que ponen en el programa de aprendizaje automático es tosca: las grabaciones, por ejemplo, son desordenadas, de baja calidad y llenas de ruido de fondo.
Esto es importante, porque el proyecto consistía en parte en probar la capacidad de la IA para hacer que el proceso de diagnóstico de la demencia fuera más eficiente y automatizado, con poca participación humana.
En el futuro, dicen los investigadores, modelos como el suyo podrían usarse para brindar atención a pacientes que no están cerca de centros médicos o para proporcionar un seguimiento de rutina a través de la interacción con una aplicación en el hogar, lo que aumentaría drásticamente el número de personas que se someten a pruebas de detección.
Según Alzheimer's Disease International, la mayoría de las personas con demencia en todo el mundo nunca reciben un diagnóstico formal, lo que las deja alejadas del tratamiento y la atención.
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