Investigadors d’Alacant aconsegueixen detectar indicis d’Alzheimer en una conversa de només quatre minuts

Gràcies a aquest projecte, l’equip ha creat una base de dades de gravacions que ajudaran a futures investigacions gràcies a la col·laboració de 223 voluntaris, tant sans com amb demència. Ara, l’assistent virtual està en fase de validació clínica i, després de superar aquest pas, es posarà en ús.

"Utilitzem la veu com si fos purament àudio. Ens fixem si hi ha més pauses, si el to és més pla o monòton. I també convertim la veu en text i busquem estructures lingüístiques recurrents en pacients d’Alzheimer", explica Miguel Ángel Teruel Martínez, investigador de Llenguatges i Sistemes Informàtics de la UA, professor titular i responsable del desenvolupament tecnològic del projecte, juntament amb Ángel Pérez Sempere, d’Isabial. La iniciativa ha comptat amb els investigadors de la UA Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García i Bárbara Escalante; i Luis Moreno Navarro i Lyan Montero Pardo, d’Isabial.

I és que la Plataforma d’Intel·ligència Artificial per a la Detecció Precoç de la Malaltia d’Alzheimer a través de la Veu (IAEAV) té com a objectiu principal identificar patrons de deteriorament cognitiu a partir de l’anàlisi de senyals acústics i lingüístics de la veu humana.

Els investigadors indiquen que aquesta eina innovadora es fonamenta en estudis previs que han demostrat que canvis neurològics primerencs es poden manifestar en alteracions del llenguatge, com una disminució en la complexitat sintàctica, pauses prolongades i errors gramaticals.

Per això, segons afegeixen, s’utilitzen tecnologies avançades de processament del llenguatge natural (NLP) i aprenentatge profund. Aquesta plataforma busca no només facilitar el diagnòstic precoç, sinó també oferir una solució senzilla, de baix cost, fàcilment accessible i no invasiva.

Les claus: el to, la intensitat i les pauses

A més, la recopilació de dades de veu es fa mitjançant una aplicació mòbil senzilla i accessible, que permet als usuaris gravar les seves veus en diversos contextos, com la lectura de textos, narracions espontànies o respostes a preguntes estandarditzades. Aquesta aplicació està dissenyada per al seu ús tant en entorns clínics com a la llar, cosa que, segons destaquen, "redueix barreres d’accés i facilita l’obtenció de dades en poblacions amb recursos limitats".

Notícies relacionades

Mercè Boada, neuròloga: "El 60% dels nous diagnòstics d’alzheimer són dones"

Dels exercitadors de mandíbula al col·lutori d’oli: els dentistes alerten dels «venedors de fum» que promocionen perilloses modes virals

Després, les gravacions recopilades a través de l’aplicació mòbil es processen per extreure característiques acústiques com to, intensitat i pauses, així com aspectes lingüístics com riquesa semàntica i errors en la fluïdesa verbal. Aquestes característiques són posteriorment avaluades per models d’aprenentatge profund que han estat entrenats en bases de dades representatives, cosa que permet una detecció precisa i personalitzada. Un dels aspectes més rellevants d’aquest enfocament és la seva accessibilitat.

En aquest sentit, Miguel Ángel Teruel indica que aquesta tecnologia "no només busca millorar la detecció clínica, sinó també contribuir al desenvolupament científic mitjançant la generació de grans volums de dades de veu, que poden facilitar investigacions més profundes sobre la relació entre les alteracions lingüístiques i els canvis neurodegeneratius, promovent avenços en el tractament i maneig de la malaltia".