No existe cura para el Alzheimer. Pero cuanto antes se diagnostique, es más probable que ralentice la progresión.
Un equipo de investigadores de IBM y la Universidad de Tsukuba (Japón) ha desarrollado un modelo de IA que ayuda a detectar la aparición de un deterioro cognitivo leve (MCD, la transición entre el proceso de envejecimiento natural y la demencia) haciendo preguntas cotidianas a las personas mayores. El artículo, publicado en la revista Frontiers in Digital Health , proporciona la primera evidencia empírica de la efectividad de la evaluación automatizada del paciente basada en el análisis del habla usando tabletas.
A diferencia de estudios anteriores, este modelo impulsado por IA analiza las respuestas verbales a preguntas cotidianas utilizando una aplicación en un teléfono inteligente o tableta. Por ejemplo, a los pacientes se les pueden hacer preguntas sobre su estado de ánimo, planes para el día, bienestar o la cena de ayer. Los estudios anteriores analizaron principalmente las respuestas del habla durante las pruebas cognitivas. Por ejemplo, se pidió a los pacientes que contaran hacia atrás desde 925 en pasos de tres, o que describieran la imagen que se les mostraba con el mayor detalle posible.
Los investigadores encontraron que la precisión de la detección de signos tempranos de PCR en pruebas con respuestas a preguntas tan simples era casi del 90%. Esto se compara con los resultados de pruebas cognitivas más complejas. Por lo tanto, para monitorear el estado de salud, este algoritmo de IA se puede integrar en altavoces inteligentes o dispositivos domésticos para que durante su funcionamiento, sea posible rastrear signos de LCR.
Los resultados de este estudio parecen prometedores porque las pruebas cognitivas son pruebas desafiantes para los pacientes. Se ven obligados a seguir instrucciones difíciles y están sujetos a un alto estrés mental. Por lo tanto, estas evaluaciones no se llevan a cabo con tanta frecuencia, lo que puede interferir con la detección de los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer. El análisis de los datos del habla cotidiana permite realizar la evaluación con mucha más frecuencia y requiere menos recursos.
Para los fines del estudio, se recopilaron las respuestas del habla de 76 japoneses de edad avanzada, incluidos aquellos con LCR. Luego, los científicos analizaron las características de su discurso: el tono de la voz, la frecuencia de las pausas durante una conversación, etc.
El equipo de investigación sabía que identificar diferencias cognitivas sutiles en el habla cotidiana cuando la carga cognitiva es baja no es fácil. En tales condiciones, las diferencias en el habla entre personas sanas y aquellas con PCD son menos notables que con las pruebas cognitivas.
Los científicos de IBM y la Universidad de Tsukuba han abordado este desafío combinando respuestas a múltiples preguntas para identificar cambios en la capacidad de recordar información y realizar acciones específicas, así como cambios en la función del habla, lo que indica LCR y demencia. Por ejemplo, una aplicación de inteligencia artificial hace la pregunta: "¿Qué cenaste ayer?" Una persona mayor con LCR responderá: "Fideos japoneses con tempura, una tempura hecha de camarones, rábanos y champiñones".
A primera vista, la respuesta está bien. Pero la IA detecta diferencias en el tono, las pausas del habla y otras características acústicas. Los investigadores encontraron que, en comparación con las pruebas cognitivas, las preguntas de la vida cotidiana ayudan a identificar diferencias menos obvias pero estadísticamente significativas en las características del habla, lo que indica una PCR leve. La precisión de la detección de un trastorno cognitivo leve con este modelo de IA fue del 86,4%, que es comparable a la precisión de las pruebas cognitivas.
Material original en inglés