La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para estudiar la salud cerebral y detectar señales tempranas de deterioro cognitivo. Una investigación internacional desarrolló una herramienta que analiza las características del habla para estimar el envejecimiento biológico de una persona y explorar su relación con enfermedades neurodegenerativas.
En entrevista con La FM Fin de Semana, Hernán Hernández, investigador del Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral, con sede en Chile, explicó cómo funciona este reloj del habla, qué elementos analiza y cuáles son sus posibles aplicaciones. Aunque los resultados iniciales son prometedores, el científico señaló que todavía se necesitan estudios adicionales para determinar si esta tecnología puede anticipar con precisión la aparición de enfermedades como el Alzheimer.
¿Cómo funciona el reloj del habla y qué analiza?
El sistema utiliza inteligencia artificial clásica, basada en técnicas de aprendizaje automático (machine learning), para analizar grabaciones de voz y estimar la edad biológica asociada con las características del habla.
Según explicó Hernández, durante el estudio los participantes observaban un video y después debían describir lo que habían visto. Posteriormente, se les aplicaba una prueba para evaluar su capacidad de retención de memoria. A partir de las grabaciones, los investigadores extraían características lingüísticas y acústicas que alimentaban el algoritmo.
Entre los elementos evaluados están la riqueza semántica, la cadencia, la concreción de las palabras, la verbosidad y el contenido emocional de las descripciones.
“Evalúa todo en su conjunto: no solo la manera de hablar, sino la cadencia, la concreción de las palabras y el contenido emocional de la descripción realizada”, explicó el investigador.
El algoritmo calcula una edad estimada a partir de esas características y la compara con la edad cronológica del participante. La diferencia entre ambas cifras se conoce como speech age gap o brecha de edad del habla.
Cuando el resultado es positivo, puede indicar un envejecimiento biológico acelerado; cuando es negativo, sugiere un perfil asociado con un envejecimiento más lento. No obstante, esta estimación no constituye por sí sola un diagnóstico médico.
¿Puede detectar el Alzheimer y otras enfermedades?
Uno de los aspectos más relevantes de la investigación es su capacidad inicial para distinguir entre personas saludables y pacientes con enfermedades neurodegenerativas.
Hernández indicó que el estudio incluyó participantes sanos, personas con Alzheimer y pacientes con demencia frontotemporal, incluida una variante que afecta especialmente el lenguaje. Según el investigador, el algoritmo logró diferenciar estos grupos y sus resultados mostraron asociaciones con indicadores de deterioro cognitivo.
Además, las estimaciones se correlacionaron con la proteína p-tau, un marcador relacionado con el Alzheimer, y con relojes cerebrales construidos a partir de imágenes de resonancia magnética.
Sin embargo, el científico aclaró que la investigación se encuentra en una fase inicial y que todavía no permite establecer con certeza si una persona desarrollará una enfermedad en el futuro.
“Nuestro objetivo actual es avanzar hacia un estudio longitudinal”, señaló Hernández. La siguiente etapa consistirá en realizar evaluaciones a lo largo del tiempo para comprobar si las señales identificadas permiten anticipar la aparición de alteraciones neurocognitivas.
Las condiciones de vida también influyen en el envejecimiento cerebral
La investigación también examinó la relación entre el envejecimiento cerebral y los factores sociales. De acuerdo con Hernández, la nacionalidad no mostró una influencia significativa en los resultados, pero sí se observó una asociación entre las condiciones de vida adversas y un mayor envejecimiento estimado.
“Las personas expuestas a condiciones de vida adversas presentaron un envejecimiento mayor en comparación con aquellas que contaban con mejores condiciones de vida”, afirmó.
Estos factores, agrupados bajo el concepto de exposoma social, permiten estudiar cómo las circunstancias del entorno se relacionan con la salud a lo largo de la vida.
El reloj del habla podría convertirse en una herramienta complementaria para investigar el envejecimiento cerebral y facilitar la identificación de señales que ameriten una evaluación clínica. No obstante, su utilidad para el diagnóstico temprano y la predicción de enfermedades deberá confirmarse mediante nuevas investigaciones.
Bloque de preguntas y respuestas
¿Qué es el reloj del habla y cómo funciona la inteligencia artificial para estudiar el envejecimiento cerebral?
El reloj del habla es una herramienta basada en inteligencia artificial que analiza grabaciones de voz para estimar la edad biológica asociada con las características del habla. Según explicó Hernán Hernández, investigador del Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral, el sistema utiliza técnicas de machine learning para identificar patrones lingüísticos y acústicos que podrían relacionarse con el envejecimiento cerebral.
¿Qué características del habla analiza el reloj de inteligencia artificial?
El algoritmo evalúa aspectos como la riqueza semántica, la cadencia, la concreción de las palabras, la verbosidad y el contenido emocional. Durante el estudio, los participantes describían un video y después realizaban una prueba de retención de memoria. Con las grabaciones obtenidas, los investigadores extraían características que permitían calcular una edad estimada y compararla con la edad cronológica.
¿Qué significa la brecha de edad del habla o speech age gap?
La brecha de edad del habla (speech age gap) es la diferencia entre la edad estimada por el algoritmo y la edad cronológica de una persona. Un resultado positivo puede indicar un perfil asociado con un envejecimiento biológico más acelerado, mientras que uno negativo sugiere un perfil relacionado con un envejecimiento más lento. Sin embargo, esta estimación no constituye por sí sola un diagnóstico médico.
¿Puede el reloj del habla detectar el Alzheimer y la demencia frontotemporal?
Los resultados iniciales indican que la herramienta logró diferenciar entre participantes sanos y personas con Alzheimer o demencia frontotemporal. Además, las estimaciones mostraron asociaciones con la proteína p-tau, un marcador relacionado con el Alzheimer, y con relojes cerebrales elaborados a partir de imágenes de resonancia magnética. No obstante, todavía se necesitan estudios adicionales para determinar si el sistema puede anticipar con precisión la aparición de estas enfermedades.
¿Qué falta para que la inteligencia artificial pueda predecir enfermedades neurodegenerativas?
El equipo investigador busca avanzar hacia un estudio longitudinal, que permita evaluar a los participantes durante un periodo prolongado y comprobar si las señales identificadas anticipan alteraciones neurocognitivas. Según Hernández, la investigación se encuentra en una fase inicial y aún no permite establecer con certeza si una persona desarrollará Alzheimer u otra enfermedad neurodegenerativa.
¿Cómo influyen las condiciones de vida en el envejecimiento cerebral?
La investigación encontró una asociación entre las condiciones de vida adversas y un mayor envejecimiento estimado. Hernández explicó que este fenómeno se estudia mediante el concepto de exposoma social, que reúne factores del entorno que pueden relacionarse con la salud a lo largo de la vida. El reloj del habla podría complementar futuras investigaciones y ayudar a identificar señales que ameriten una evaluación clínica, aunque su utilidad diagnóstica deberá confirmarse.
*Este contenido fue escrito y producido por una inteligencia artificial bajo supervisión y curaduría de un periodista de La FM