ENFERMEDADES DEGENERATIVAS

¿Puede la inteligencia artificial detectar la demencia y el alzhéimer?

Investigadores de la Universidad de Boston han desarrollado un programa de inteligencia artificial que detecta el deterioro cognitivo de forma precisa y eficiente a partir de grabaciones de voz.

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Actualmente, diagnosticar enfermedades degenerativas como la demencia y el alzhéimer es un proceso costoso. Sin embargo, un grupo de científicos de la Universidad de Boston, en Estados Unidos, ha desarrollado una herramienta para detectar dichas patologías solo escuchando la voz del paciente.

En la actualidad, diagnosticar el alzhéimer o la demencia requiere realizar exámenes neuropsicológicos a la persona que han de ser revisados con detalle por los médicos. Pero los investigadores de Boston han creado un modelo computacional que aprende automáticamente y puede detectar el deterioro cognitivo a partir de grabaciones de audio de pruebas neuropsicológicas, sin necesidad de un médico que corrobore cada respuesta.

"Este enfoque nos acerca un paso más a la intervención temprana", comenta el coautor del estudio Ioannis Paschalidis en una nota de prensa. El científico pronostica que el modelo diseñado por su equipo ayudaría a detectar de forma más rápida y temprana el alzhéimer, y así impulsar ensayos clínicos más grandes.

Una herramienta que detecta el alzhéimer

El equipo investigador creó un modelo computacional que entrenó usando grabaciones de audio de entrevistas neuropsicológicas de más de 1000 personas en el Framingham Heart Study, otro proyecto de la Universidad de Boston.

Después utilizó herramientas automatizadas de reconocimiento de voz, como si fuera el asistente de Google, Alexa o Siri, y una técnica de aprendizaje automático que procesa el lenguaje natural y que ayuda a los ordenadores a comprender el texto. El equipo logró que su programa transcribiera las entrevistas y las codificara en números.

Cumplidos estos pasos, se entrenó el programa para evaluar la probabilidad y la gravedad del deterioro cognitivo de un individuo utilizando sus datos demográficos, los textos codificados y los diagnósticos reales de neurólogos.

La forma en la que hablan las personas es determinante

Paschalidis comenta que el modelo no solo pudo distinguir con precisión entre individuos sanos y aquellos con demencia, sino que también detectó diferencias entre aquellos con deterioro cognitivo leve y demencia. Y resultó que la calidad de las grabaciones y la forma en que hablaban las personas, ya sea que su discurso fuera fluido o titubeante, eran menos importantes que el contenido de lo que decían.

A los investigadores les sorprendió que el programa transcribiera las entrevistas tan bien y que se pudiera confiar en el análisis del texto realizado por una inteligencia artificial. Sin embargo, admiten que la herramienta aún necesita validar sus resultados con otras fuentes de datos.

Asimismo, el equipo sugiere que dicho programa no sustituiría a los médicos, sino que podría ayudar a los facultativos a detectar estas enfermedades cognitivas más rápido.

El programa detecta el deterioro antes de que aparezcan síntomas

La herramienta desarrollada por la Universidad de Boston también es capaz de proporcionar información sobre qué partes de las pruebas neuropsicológicas podrían ser más importantes que otras para detectar problemas como la demencia y el alzhéimer, ya que el programa divide las transcripciones en diferentes secciones.

Descubrieron, por ejemplo, que la prueba de nombres, durante la cual los médicos piden a las personas que etiqueten una imagen con una palabra, es más informativa para un diagnóstico preciso de demencia. "Esto podría permitir a los médicos asignar recursos de una manera que les permita realizar más exámenes de detección, incluso antes de la aparición de los síntomas", explica Paschalidis.

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