Un equipo de investigadores de la Universidad de Alicante (UA) y del Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (Isabial) ha diseñado una plataforma capaz de detectar de forma temprana la enfermedad de Alzheimer a través del análisis de la voz.
Esta iniciativa utiliza tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural junto con aprendizaje profundo para recopilar y examinar datos de voz mediante una aplicación móvil diseñada para ser sencilla y accesible. De este modo, los usuarios pueden grabar su voz en diferentes situaciones, como la lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas concretas.
El proyecto está liderado por Miguel Ángel Teruel, de la UA, y Ángel Pérez Sempere, de Isabial, contando también con la colaboración de Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante, así como Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo, del instituto. La plataforma busca identificar patrones asociados al deterioro cognitivo mediante el análisis de características acústicas y lingüísticas de la voz humana.
La detección precoz del Alzheimer cobra especial relevancia porque los tratamientos actuales son más eficaces cuando se aplican en las primeras fases de la enfermedad. Por ello, un diagnóstico anticipado resulta fundamental para ralentizar el avance del trastorno y mejorar la calidad de vida tanto de los pacientes como de sus cuidadores, según señala la Universidad de Alicante.
La plataforma, denominada «Inteligencia Artificial para la Detección Temprana de la Enfermedad de Alzheimer a través de la Voz» (Iaeav), se basa en estudios que demuestran que las alteraciones neurológicas iniciales pueden reflejarse en cambios en el lenguaje, como una menor complejidad sintáctica, pausas más largas o errores gramaticales. Estas señales son captadas y analizadas por modelos de aprendizaje profundo entrenados con bases de datos representativas, lo que permite realizar una detección precisa y personalizada.
Una de las ventajas más destacadas de esta tecnología es su accesibilidad. La aplicación móvil está concebida para ser utilizada tanto en entornos clínicos como en el hogar, lo que facilita la toma de datos en poblaciones con recursos limitados y reduce barreras de acceso. Las grabaciones se procesan para extraer parámetros como el tono, la intensidad, las pausas, la riqueza semántica y la fluidez verbal.
Además, Miguel Ángel Teruel subraya que esta herramienta no solo pretende mejorar el diagnóstico clínico, sino también contribuir al avance científico mediante la generación de grandes volúmenes de datos de voz. Esto podría impulsar investigaciones más profundas sobre la relación entre los cambios lingüísticos y los procesos neurodegenerativos, abriendo la puerta a mejoras en el tratamiento y manejo del Alzheimer.
