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SEGÚN UN RECIENTE ANÁLISIS
Un algoritmo basado en inteligencia artificial podría predecir la probabilidad de sufrir la enfermedad.
La enfermedad de alzhéimer es una afección específica del cerebro que provoca la pérdida de la memoria y problemas de comportamiento y pensamiento. Suele manifestarse después de los 65 años, aunque los primeros síntomas clínicos pueden aparecer 15 o 20 años antes.
Según la Sociedad Española de Neurología (SEN), en torno a un millón de personas sólo en nuestro país padece alzhéimer y muchas veces es difícil de abordar tempranamente por lo complejo que resulta predecir el riesgo.
Ahora, un grupo de científicos de la Universidad de Boston ha descubierto que la forma en la que hablas podría ocultar una señal del alzhéimer. Para ello, han desarrollado un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) que analiza los patrones de habla de personas con deterioro cognitivo leve (DCL).
El algoritmo puede predecir la progresión del DCL al alzhéimer en un plazo de seis años con una precisión del 78,5%.
Para llevar a cabo la investigación, publicada en la revista Alzheimer's & Dementia, los expertos analizaron grabaciones de audio de 166 entrevistas iniciales con personas entre 63 y 97 años diagnosticadas con deterioro cognitivo leve: 76 que permanecerían estables durante los próximos seis años y 90 cuya función cognitiva disminuiría progresivamente.
Tras ello, utilizaron una combinación de herramientas de reconocimiento de voz y aprendizaje automático para entrenar un modelo que detectara conexiones entre el habla, la demografía, el diagnóstico y la progresión de la enfermedad.
Una vez entrenado, el algoritmo podría aplicarse a la inversa: intentar predecir el riesgo de alzhéimer a partir de transcripciones de muestras de voz que nunca antes había procesado. En lugar de utilizar características acústicas del habla, como la enunciación o la velocidad, el modelo simplemente se basa en el contenido de la entrevista: las palabras pronunciadas, cómo están estructuradas...
Los investigadores aseguran que su trabajo podría ayudar a que la detección del deterioro cognitivo sea más accesible al automatizar partes del proceso, sin necesidad de costosas pruebas de laboratorio, exámenes de imágenes o incluso visitas al consultorio.