Investigadores de la Universidad de Alicante consiguen detectar indicios de Alzheimer por la voz: una conversación de cuatro minutos para identificar señales tempranas

Investigadores de la Universidad de Alicante y del Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica han puesto en marcha una plataforma destinada a la detección precoz del Alzheimer mediante el análisis de la voz. Tras meses de trabajo, el equipo ha conseguido que el sistema alcance una precisión cercana al 90% utilizando grabaciones de tan solo cuatro minutos.

El funcionamiento de esta herramienta se basa en analizar tanto el contenido como la forma en la que se habla. Miguel Ángel Teruel Martínez, responsable del desarrollo tecnológico y profesor titular de la Universidad de Alicante, explica en El Periódico que su invento utiliza “la voz como si fuera puramente audio”.

De acuerdo con el investigador, el sistema analiza estas grabaciones en busca de una serie de marcadores que pueden ser indicativos de esta enfermedad: “Nos fijamos si hay más pausas, si el tono es más plano o monótono. Y también convertimos la voz en texto y buscamos estructuras lingüísticas recurrentes en pacientes de Alzheimer”. El análisis se centra en aspectos como el tono, la intensidad, las pausas y la riqueza semántica, además de los posibles errores en el discurso.

Inteligencia artificial y análisis lingüístico

La iniciativa ha contado con la participación de 223 personas, entre ellas voluntarios sanos y pacientes diagnosticados con demencia. Esta colaboración ha permitido crear una base de datos de grabaciones de voz que servirá para futuras investigaciones. En el proyecto han participado también los investigadores Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante, de la Universidad de Alicante, junto a Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo, de Isabial (el Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante).

La Plataforma de Inteligencia Artificial para la Detección Temprana de la Enfermedad de Alzheimer a través de la Voz tiene como objetivo identificar patrones de deterioro cognitivo a través del análisis de señales lingüísticas y acústicas. Los responsables del proyecto recuerdan que investigaciones previas ya habían detectado que los primeros síntomas neurológicos pueden reflejarse en el lenguaje, con frases menos complejas, pausas prolongadas o fallos gramaticales.

Para llevar a cabo el análisis, la plataforma emplea tecnologías de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo. El sistema emplea una aplicación móvil sencilla que permite a los usuarios grabar su voz en diferentes situaciones: lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas estandarizadas. Esta herramienta está pensada tanto para el ámbito clínico como para el uso doméstico, lo que facilita la recopilación de datos y reduce barreras de acceso, especialmente en contextos con menos recursos.

Las grabaciones obtenidas se procesan después para extraer características acústicas y lingüísticas. Estas son evaluadas por modelos de aprendizaje profundo entrenados con bases de datos representativas, capaces de detectar la enfermedad con mayor precisión y adaptarse al perfil de cada persona.

Miguel Ángel Teruel destaca que esta tecnología “no solo busca mejorar la detección clínica, sino también contribuir al desarrollo científico mediante la generación de grandes volúmenes de datos de voz, que pueden facilitar investigaciones más profundas sobre la relación entre las alteraciones lingüísticas y los cambios neurodegenerativos, promoviendo avances en el tratamiento y manejo de la enfermedad”.