L a detección precoz de ciertas enfermedades neurodegenerativas es fundamental para poder controlar su evolución y contribuir a una mejor calidad de vida de los pacientes. 

Las empresas trabajan con el objetivo de encontrar nuevas vías menos invasivas y costosas para detectar determinadas enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer,  y ampliar el espectro de cribado. De este modo, el trabajo conjunto entre los equipos de investigación científica y los de tecnología puede dar lugar a resultados realmente sorprendentes.

Un ejemplo de esta nueva relación ha sido la establecida por parte de un equipo de investigación  del Ace Alzheimer Center Barcelona liderado por el Dr. Sergi Valero y los equipos tecnológicos  que aseguran la red federada creado en el marco del proyecto de GMV y los especialistas de acceXible, analizando ochenta y ocho factores del sonido del habla de pacientes con demencia, aplicando estrategias de inteligencia artificial. 

Gracias a estas investigaciones, se podrá trabajar en herramientas de diagnóstico con pruebas no invasivas que ayuden a generar el perfil fisiopatológico de la persona con demencia, lo que podría permitir de forma económica y no invasiva monitorizar el avance del deterioro cognitivo e identificar a las personas en riesgo, según esta misma fuente.

Análisis de factores

El proyecto puesto en marcha por estas instituciones consistió en realizar varias pruebas con pacientes diagnosticados de deterioro cognitivo leve que se grabaron para analizar ciertos factores de su manera de hablar; entre otras cosas, describieron una imagen; hablaron de una experiencia o enumeraron una serie de animales.

Posteriormente, se limpiaron y analizaron los audios de voz e identificaron las características de sonido con estrategias de Inteligencia Artificial (IA), y del análisis realizado sobre 88 factores psicoacústicos de su habla y se detectaron diferencias entre los pacientes que tenían el marcador de la proteína amiloide positivo y los que no.

Como resultado de esta investigación sobre modelos predictivos para la detección temprana se abre la puerta al desarrollo de herramientas de diagnóstico menos invasivas para mejorar la detección del Alzheimer en fases iniciales o cuando los síntomas de la enfermedad todavía no han empezado a manifestarse. 

Además, es posible replicar este modelo a otros que quieran profundizar en el conocimiento de esta relación entre ciertos factores del habla y la presencia de proteína beta amiloide.