Un neurocientífico argentino creó una app que busca detectar señales tempranas de Alzheimer con inteligencia artificial
Un investigador argentino desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial que puede ayudar a identificar señales tempranas del Alzheimer a partir de unos pocos minutos de conversación. Se trata de TELL, una aplicación creada por el neurocientífico Adolfo García, que analiza la forma de hablar de una persona para detectar patrones vinculados con alteraciones cognitivas.
García dirige el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y el Instituto Global de Salud Cerebral, en Estados Unidos, y también investiga en la Universidad de Santiago de Chile. Su trabajo busca incorporar herramientas accesibles para contribuir a la detección de enfermedades neurodegenerativas.
La tecnología analiza grabaciones de personas que realizan tareas sencillas, como nombrar animales, describir una imagen o contar una historia después de ver un video. A partir de esas muestras, la inteligencia artificial examina tanto las características de la voz como el contenido del lenguaje.
Entre los aspectos evaluados se encuentran la velocidad del habla, la duración de las pausas, la entonación, la extensión de las oraciones y la variedad de palabras utilizadas.
Qué señales detecta la inteligencia artificial
Las investigaciones identificaron patrones que pueden aparecer en personas con deterioro cognitivo. Entre ellos se encuentran una menor cantidad de palabras por minuto, oraciones más cortas y una tendencia a utilizar términos generales en lugar de palabras más precisas.
Por ejemplo, ante la imagen de una naranja, una persona podría identificarla directamente por su nombre o referirse a ella de manera más amplia como una fruta o un alimento. El sistema analiza este tipo de diferencias junto con otros indicadores lingüísticos, sin basarse en una única respuesta.
Estos cambios no significan por sí solos que una persona tenga Alzheimer. La herramienta busca identificar patrones que puedan orientar una evaluación clínica más completa.
Una precisión cercana al 90%
Según los resultados presentados por García, el método alcanzó una precisión cercana al 90% para distinguir entre personas con diagnóstico clínico de Alzheimer y personas sanas en las pruebas realizadas.
En una comparación mencionada por el investigador, un modelo basado en neuroimágenes obtuvo alrededor del 92% de precisión, mientras que otro que utilizó información clínica y cognitiva llegó al 83%.
El equipo también estudió la utilidad de estos indicadores en personas con deterioro cognitivo leve, una condición que puede aumentar el riesgo de desarrollar demencia, aunque no necesariamente evoluciona hacia ella.
Una de las principales ventajas de este enfoque es que la evaluación puede realizarse a distancia y no requiere, para el análisis automatizado, procedimientos complejos como una resonancia magnética. Sin embargo, sus resultados deben interpretarse dentro de una evaluación médica y no reemplazan por sí solos el diagnóstico profesional.
La aplicación ya se utiliza en más de 15 países
La investigación también dio lugar a TELL, una aplicación que ofrece evaluaciones del lenguaje en más de 15 países, entre ellos Argentina, Chile, Brasil, México, Colombia, Estados Unidos, India y Kenia.
En Argentina, la herramienta ya se utiliza en instituciones como el Hospital de San Juan, el Instituto de Neurología Cognitiva y el Instituto de Neurociencia de Buenos Aires, de acuerdo con lo informado por el investigador.
Además, García participa en iniciativas científicas destinadas a mejorar la detección de enfermedades neurodegenerativas en América Latina, donde las diferencias lingüísticas, genéticas y socioeconómicas pueden influir en la evaluación de la salud cerebral.
El objetivo es ampliar el acceso a métodos de evaluación cognitiva y desarrollar herramientas que contemplen las particularidades de distintas poblaciones.
La propuesta abre una nueva posibilidad para la investigación y la práctica clínica: utilizar algo tan cotidiano como el habla para identificar señales que ayuden a detectar alteraciones cognitivas antes de que sus manifestaciones sean evidentes. Aunque los resultados son prometedores, la detección temprana requiere una evaluación integral y un seguimiento profesional.