Esta IA puede detectar los primeros signos de alzhéimer antes de que aparezcan los síntomas
Los científicos afirman que este hallazgo puede conducir a una prueba de rastreo simple para la detección temprana del deterioro cognitivo
Cada año se registran cerca de diez millones de nuevos casos de alzhéimer, según informa la Organización Mundial de la Salud, y este número podría incrementarse con creces en el futuro, pues la previsión es que alcance los 78 millones de personas en 2030 y los 139 millones en 2050, de ahí que sea imperativo mejorar el sistema de detección temprana de la enfermedad.
Según un investigador del UT Southwestern Medical Center, las nuevas tecnologías pueden ayudar a los médicos a diagnosticar el deterioro cognitivo y la enfermedad de Alzheimer antes de que los síntomas comiencen a mostrarse, capturando cambios casi imperceptibles en la voz de un paciente.
"Nuestro enfoque se centró en identificar cambios sutiles en el lenguaje y el audio que están presentes en las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer, pero que no son fácilmente reconocibles por los miembros de la familia o el médico de atención primaria de una persona", explica Ihab Hajjar, profesor de Neurología en el Instituto del Cerebro de la UT Southwestern's Peter O'Donnell Jr.
Tecnología experimental
Actualmente, las pruebas de detección de alzhéimer pueden incluir escaneos cerebrales y análisis del líquido cerebral recolectado de la columna vertebral a través de un procedimiento llamado punción lumbar. La técnica experimental acelera esta detección al identificar cambios sutiles en la voz de una persona que podrían indicar problemas cognitivos y la enfermedad de Alzheimer antes de que los síntomas sean evidentes. Y es que, según los investigadores, el uso de inteligencia artificial para analizar una grabación de la voz de un paciente podría reducir la duración de una prueba de detección de alzhéimer de varias horas a menos de 10 minutos.
Los investigadores utilizaron herramientas avanzadas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para evaluar los patrones del habla en 206 personas: 114 que cumplían con los criterios de deterioro cognitivo leve y 92 que no presentaban deterioro como grupo de control. Luego, el equipo asignó esos hallazgos a los biomarcadores de uso común para determinar su eficacia en la medición del deterioro.
“Este nuevo método de prueba funcionó bien en la detección de personas con deterioro cognitivo leve y, más específicamente, en la identificación de pacientes con evidencia de la enfermedad de Alzheimer, incluso cuando no se puede detectar fácilmente mediante evaluaciones cognitivas estándar”, comentan los expertos.
El equipo de investigación comparó el análisis del habla de los participantes con sus muestras de líquido cefalorraquídeo y resonancias magnéticas para determinar con qué precisión los biomarcadores digitales de voz detectaron tanto el deterioro cognitivo leve como el estado y la progresión de la enfermedad de Alzheimer.
La estrategia experimental con IA fue mucho más eficiente en el tiempo que otros métodos. Las pruebas neuropsicológicas tradicionales suelen durar varias horas; los investigadores dedicaron menos de 10 minutos a capturar la grabación de voz de un paciente y obtener los resultados.
"Este nuevo método de prueba funcionó bien en la detección de personas con deterioro cognitivo leve y, más específicamente, en la identificación de pacientes con evidencia de la enfermedad de Alzheimer"
Inteligencia artificial al servicio de la salud
"Si se confirma con estudios más amplios, el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para estudiar grabaciones vocales podría proporcionar a los proveedores de atención primaria una herramienta de detección fácil de realizar para personas en riesgo", aclara Hajjar en su estudio, publicado en la revista Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring de la Asociación de Alzheimer. “Los diagnósticos más tempranos les darían a los pacientes y sus familias más tiempo para planificar el futuro y les darían a los médicos una mayor flexibilidad para recomendar intervenciones de estilo de vida prometedoras”, añade.
Por el momento, los investigadores continúan recopilando grabaciones de voz en Dallas (EEUU) como parte de un estudio de seguimiento en UTSW financiado con una subvención de los Institutos Nacionales de Salud, pero esperan que la inteligencia artificial pronto se convierta en una herramienta más para el diagnóstico temprano del alzhéimer, una enfermedad que afecta a más de 55 millones de personas en el mundo.
Cada año se registran cerca de diez millones de nuevos casos de alzhéimer, según informa la Organización Mundial de la Salud, y este número podría incrementarse con creces en el futuro, pues la previsión es que alcance los 78 millones de personas en 2030 y los 139 millones en 2050, de ahí que sea imperativo mejorar el sistema de detección temprana de la enfermedad.