Este avance, desarrollado en Alicante, utiliza tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo para identificar patrones de deterioro cognitivo mediante señales acústicas y lingüísticas presentes en el habla.
La herramienta, denominada Plataforma de Inteligencia Artificial para la Detección Temprana de la Enfermedad de Alzheimer a través de la Voz (IAEAV), tiene como objetivo facilitar un diagnóstico precoz, clave para mejorar la evolución de la enfermedad.
“"Los tratamientos actuales son más eficaces cuando se aplican en fases iniciales, por lo que detectar el Alzheimer a tiempo puede retrasar su progresión y mejorar la calidad de vida tanto de los pacientes como de sus cuidadores."
El sistema se apoya en estudios que evidencian que los primeros cambios neurológicos pueden reflejarse en el lenguaje, con señales como pausas prolongadas, menor complejidad sintáctica o errores en la fluidez verbal. Para recoger estos datos, se ha diseñado una aplicación móvil sencilla que permite a los usuarios grabar su voz en diferentes contextos, como la lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas.
Las grabaciones son posteriormente analizadas para extraer características acústicas como el tono o la intensidad, así como aspectos lingüísticos relacionados con la riqueza semántica. Estos datos son evaluados mediante modelos de aprendizaje profundo entrenados con bases de datos representativas.
Uno de los aspectos más relevantes de este proyecto es su accesibilidad, ya que la aplicación está pensada para su uso tanto en entornos clínicos como en el hogar, reduciendo barreras y facilitando el acceso a personas con menos recursos. El proyecto ha sido financiado por la Generalitat Valenciana a través de fondos Next Generation.
