Un estudio de la clínica de memoria de Ace Alzheimer Center Barcelona ha revelado que una breve prueba de habla espontánea es capaz de distinguir el grado de evolución en que se encuentra el Alzheimer. La investigación forma parte de la segunda fase de un trabajo que por primera vez explora la asociación entre el lenguaje espontáneo y el rendimiento cognitivo para analizar la patología. Han participado 1.500 pacientes y sus responsables han utilizado técnicas de inteligencia artificial para analizar aspectos como la atención, la memoria, las funciones ejecutivas, la habilidad visoespacial o el habla. Los resultados abren la puerta a desarrollar tratamientos más eficaces y a avanzar en el diagnóstico precoz del Alzheimer.
Un paso significativo hacia el desarrollo de herramientas de diagnóstico más rápidas
En la primera fase del estudio, ya se consiguió relacionar el lenguaje espontáneo con la acumulación de beta amiloide en el cerebro en personas afectadas por deterioro cognitivo leve, que es una de las proteínas asociadas a la enfermedad de Alzheimer. Sin embargo, los nuevos hallazgos demuestran que el análisis del habla espontánea mediante técnicas de Inteligencia Artificial también permite distinguir entre diferentes grados de deterioro cognitivo y predecir el rendimiento en todas las áreas examinadas.
Según los investigadores, estos nuevos avances representan un paso significativo hacia el desarrollo de herramientas de diagnóstico más rápidas y efectivas para la detección temprana del Alzheimer, incluso en etapas donde los síntomas de la enfermedad todavía no se manifiestan.
Una prueba que dura menos de tres minutos
El trabajo ha analizado con IA los audios generados a partir de esta prueba de lenguaje espontáneo que, además, solo dura tres minutos. En concreto ha medido parámetros paralingüísticos, que son elementos del habla que afectan como se produce el lenguaje, incluyendo aspectos relacionados con la prosodia, entonación, o fluencia. Para eso, los investigadores han grabado la voz de cada paciente, generando computacionalmente diferentes parámetros de sonido del habla que han permitido detectar notables diferencias según la fase de evolución en que se encuentra la enfermedad.
Es crucial la detección precoz
Actualmente, hay 800.000 personas afectadas por el Alzheimer en el estado español, y un 30% de casos no están diagnosticados, según la Sociedad Española de Neurología (SEN). Hasta ahora, no existe un tratamiento efectivo para curar al Alzheimer, así que detectarlo lo antes posible se ha convertido en un hito fundamental para una mejor atención médica. Además, la nueva generación de fármacos que, poco a poco, están llegando al mercado y que consiguen frenar el desarrollo de la enfermedad solo son efectivos si se administran en fases tempranas, cosa que hace que sea crucial avanzar en la detección precoz.
En este contexto, "esta nueva herramienta representa un paso adelante importante en esta dirección al ofrecer una alternativa más accesible, fácil de obtener y menos invasiva que los métodos tradicionales de que disponemos actualmente", ha afirmado el doctor Sergi Valero, investigador líder del proyecto en Ace Alzheimer Center.
Aun así, ha destacado que "es necesario realizar más estudios que sigan por este camino para confirmar y ampliar estos resultados, ya que, a pesar de utilizar una muestra grande, hay que realizar análisis prospectivos en muestras todavía más amplias y diversas, y evaluar la efectividad del método con datos de habla recopilados de forma remota", ha concluido el médico. El estudio se enmarca en el proyecto Tartaglia, que tiene como objetivo aplicar la IA en el Sistema Nacional de Salud (SNS), y se ha llevado a cabo a través de la plataforma digital de Accexible.