La cantidad de animales que una persona puede nombrar en un minuto, la velocidad con la que expresa una idea o el número de sustantivos que utiliza en una frase pueden parecer detalles triviales, pero en realidad ofrecen pistas tempranas sobre el estado del cerebro. Según Adolfo García, neurocientífico argentino y director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral en Estados Unidos, la forma en que hablamos y las palabras que elegimos revelan mucho más sobre la salud cognitiva de lo que se creía hasta ahora.
El objetivo de García, quien también se desempeña como investigador en la Universidad de Santiago de Chile, es implementar el uso de la inteligencia artificial (IA) para detectar el Alzheimer y variantes de la demencia frontotemporal a través de charlas breves, permitiendo un diagnóstico antes de que los síntomas sean evidentes. Según el especialista, unos pocos minutos de habla espontánea son suficientes para extraer información valiosa que no solo permite detectar la enfermedad, sino también establecer el nivel de afección cognitiva del paciente y vincularlo con áreas cerebrales específicas.
Para lograr que un algoritmo sea capaz de "escuchar" una enfermedad, el equipo de investigación recolectó un extenso archivo de voces de personas sanas y pacientes con demencias. Las grabaciones se realizaron mientras los participantes ejecutaban tareas sencillas: nombrar animales en un tiempo determinado, describir un dibujo con sus propias palabras o relatar la historia de un video previamente visto.
El análisis de estas grabaciones se divide en dos dimensiones. Primero, se evalúa el audio puro, midiendo el ritmo, la cadencia, la calidad de la voz y la presencia o ausencia de cambios en la entonación, así como la duración y frecuencia de las pausas. Segundo, las grabaciones se transcriben automáticamente para analizar el lenguaje. En esta etapa, el sistema examina la longitud de las oraciones y el tipo de palabras predominantes, analizando si son frecuentes, infrecuentes, específicas o generales.
Existen patrones ya establecidos que la IA puede identificar. Las personas con demencia suelen producir menos palabras por minuto y tienden a construir oraciones más cortas. En los casos de Alzheimer, se observa una preferencia por el uso de verbos sobre los sustantivos. Asimismo, hay una tendencia a utilizar palabras comunes; por ejemplo, el paciente es más propenso a decir "mesa" o "silla" que términos más específicos como "diplodocus".
Otro indicador clave es la pérdida de precisión conceptual. Ante la imagen de una naranja, mientras que una persona sana diría "naranja", alguien con deterioro cognitivo podría responder "fruta", "alimento" o simplemente "cosa". Aunque las respuestas son correctas, reflejan un mundo de menor precisión conceptual. Para medir esto, el equipo desarrolló las llamadas “medidas del habla”.
La eficacia de este método fue validada mediante una prueba con datos de 800 personas con Alzheimer y 800 personas sanas. El algoritmo, al analizar audios nuevos sin conocer la identidad del hablante, logró un éxito superior al 90% en la detección del diagnóstico clínico. Al comparar este resultado con otras herramientas, el algoritmo de medidas del habla (90%) mostró una precisión comparable a la de los modelos basados en neuroimágenes (92%) y superior a los basados en información clínica y cognitiva estándar (83%).
La principal ventaja de este enfoque es que es de bajo costo, genera poco estrés en el paciente, no requiere personal experto para su análisis y puede administrarse de forma remota, lo que facilita su escalabilidad en regiones con desigualdades en el acceso a la salud.
Para fortalecer el método en la población latina, García participa en el consorcio ReDLat2, que reúne a 13 centros de salud de siete países. Este proyecto busca corregir el sesgo histórico de la ciencia mundial, que ha basado sus modelos de predicción en poblaciones de países ricos y ascendencia europea, ignorando factores genéticos, ambientales y socioeconómicos propios de América Latina. García advierte que las alteraciones del lenguaje varían según el idioma, ya que cada lengua tiene ritmos y cadencias propias, por lo que lo que delata una patología en inglés podría pasar inadvertido en español.
Actualmente, esta tecnología ya tiene aplicaciones reales a través de la app TELL, creada por García, que opera en más de 15 países, incluyendo Argentina, Chile, Brasil, México, Colombia, Perú, India, Kenia y Estados Unidos. En Argentina, se utiliza en el Hospital de San Juan, la Universidad Nacional de San Juan, el Instituto de Neurología Cognitiva y el Instituto de Neurociencia de Buenos Aires. En Uruguay, el Hospital Evangélico ha inaugurado la primera sala de evaluación digital del lenguaje.
El objetivo final de este trabajo es integrar los informes generados por la IA en las historias clínicas formales, transformando la investigación científica en soluciones reales con impacto directo en el campo clínico.
