Adolfo García, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés, impulsó el desarrollo de TELL, una herramienta que analiza el habla para identificar posibles alteraciones cognitivas. El sistema alcanza una precisión cercana al 90% en algunas evaluaciones y ya se utiliza en más de 15 países.
El neurocientífico balcarceño Adolfo García impulsó el desarrollo de TELL, una aplicación basada en inteligencia artificial que permite detectar señales tempranas del Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas mediante el análisis de unos pocos minutos de habla espontánea.
La herramienta estudia diferentes características del lenguaje, como la velocidad al hablar, las pausas, la construcción de oraciones y la precisión en la elección de las palabras. A partir de esos indicadores, busca identificar alteraciones cognitivas que pueden pasar inadvertidas en una conversación cotidiana, incluso antes de que los síntomas resulten evidentes.
García es director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral, en Estados Unidos. Además, desarrolla actividades de investigación en la Universidad de Santiago de Chile.
«Con unos pocos minutos de habla espontánea podemos extraer información que nos permite detectar esa enfermedad y variantes de la demencia frontotemporal», explicó el investigador al referirse a las posibilidades que ofrece esta tecnología.
Cómo funciona la aplicación
TELL utiliza algoritmos de inteligencia artificial entrenados con grabaciones de personas sanas y pacientes diagnosticados con distintas formas de demencia.
Para realizar las evaluaciones, las personas deben completar actividades sencillas, como mencionar todos los animales que recuerden durante un minuto, describir una imagen o contar lo que observaron en un video.
A partir de esas respuestas, el sistema analiza dos grandes grupos de indicadores. Por un lado, examina aspectos acústicos, como la velocidad del habla, las pausas, la entonación y las variaciones de la voz. Por otro, transcribe las grabaciones para estudiar las palabras utilizadas y la estructura de las oraciones.
Estos elementos permiten reconocer patrones que pueden estar asociados con enfermedades neurodegenerativas y aportar información sobre el grado de deterioro cognitivo y su posible relación con determinadas áreas del cerebro.
Las palabras pueden revelar cambios cognitivos
Entre las alteraciones que los investigadores identificaron en personas con demencia se encuentran la reducción de las palabras utilizadas por minuto y la construcción de frases más cortas.
En pacientes con Alzheimer también se observó una tendencia a utilizar más verbos que sustantivos y a recurrir a expresiones generales en lugar de términos específicos.
García explicó esta característica mediante un ejemplo sencillo: la identificación de una naranja. Mientras una persona puede nombrarla directamente, otra podría referirse a ella como un cítrico, una fruta, un alimento o simplemente una cosa.
Aunque esas respuestas pueden ser correctas, la pérdida de precisión al identificar objetos constituye uno de los aspectos que los algoritmos pueden analizar para reconocer posibles alteraciones del lenguaje.
La combinación de estos indicadores permite que la inteligencia artificial identifique diferencias entre las producciones verbales de personas sanas y aquellas que presentan deterioro cognitivo.
Una precisión cercana al 90%
Para evaluar el rendimiento del sistema, los investigadores trabajaron con información de aproximadamente 800 personas con Alzheimer y otras 800 sin la enfermedad.
El algoritmo fue entrenado para reconocer diferencias en la velocidad del habla, la selección de palabras y la longitud de las oraciones. Posteriormente, sus resultados se contrastaron con nuevas grabaciones de personas cuyo diagnóstico clínico ya era conocido.
Según explicó García, el sistema superó el 90% de aciertos en algunas evaluaciones destinadas a distinguir a pacientes diagnosticados de personas sanas.
Los investigadores también compararon su rendimiento con el de otros procedimientos. Un algoritmo basado en neuroimágenes alcanzó aproximadamente un 92% de precisión, mientras que otro que utilizaba información clínica y cognitiva obtuvo un 83%. El análisis del habla se aproximó al 90%.
«Los marcadores del habla son estadísticamente comparables a las medidas cerebrales para discriminar entre la enfermedad y la no enfermedad, incluso le ganan algunas medidas clínicas estándar», sostuvo el especialista.
No obstante, estos resultados corresponden a evaluaciones específicas y no significan que la aplicación pueda diagnosticar por sí sola todos los casos de Alzheimer.
Una alternativa de bajo costo y sin procedimientos invasivos
Una de las principales ventajas de esta tecnología es que permite realizar evaluaciones breves sin necesidad de estudios invasivos ni equipamiento complejo para registrar las muestras.
Además, la posibilidad de efectuar los análisis de manera remota abre nuevas perspectivas para ampliar el acceso a herramientas de evaluación cognitiva, especialmente en regiones donde existen dificultades para acceder a especialistas o estudios de alta complejidad.
Sin embargo, los resultados deben interpretarse dentro de una evaluación médica integral. TELL permite identificar indicadores compatibles con alteraciones cognitivas, pero no reemplaza el diagnóstico clínico ni la valoración de los profesionales de la salud.
Investigación internacional con participación latinoamericana
García también participa del consorcio internacional ReDLat2, presentado recientemente en Chile, que reúne a 13 centros de salud de siete países para ampliar el conocimiento sobre las demencias en poblaciones latinoamericanas.
Uno de los objetivos de esta iniciativa es abordar una limitación de las investigaciones internacionales: la escasa representación de determinadas poblaciones de América Latina en los estudios sobre enfermedades neurodegenerativas.
Gran parte de las investigaciones sobre Alzheimer se desarrolló en países de altos ingresos y con poblaciones predominantemente de ascendencia europea. Por ese motivo, algunos resultados no necesariamente pueden trasladarse de manera directa a otras comunidades.
«Las alteraciones del lenguaje que son útiles para detectar la demencia en hablantes de inglés no necesariamente son las mismas que después funcionarían en hablantes de español de Latinoamérica», advirtió García.
Las diferencias entre idiomas constituyen un desafío para desarrollar herramientas que puedan utilizarse en distintos países. Cada lengua presenta particularidades en el ritmo, la entonación, los sonidos y la construcción gramatical, factores que pueden modificar los indicadores del habla.
El proyecto ReDLat2 también incorporará variables genéticas, socioeconómicas y ambientales, incluida la exposición a la contaminación, para estudiar su influencia en el envejecimiento cerebral.
TELL ya se utiliza en más de 15 países
La aplicación desarrollada a partir de estas investigaciones ya ofrece evaluaciones en más de 15 países, entre ellos Argentina, Chile, Brasil, México, Colombia, Perú, Estados Unidos, India y Kenia.
En Argentina, la tecnología se utiliza en instituciones como el Hospital de San Juan, en colaboración con la Universidad Nacional de San Juan, el Instituto de Neurología Cognitiva y el Instituto de Neurociencia de Buenos Aires.
Además, más de 20 centros latinoamericanos incorporaron esta herramienta, mientras que el Hospital Evangélico de Uruguay inauguró una sala dedicada a la evaluación digital del lenguaje.
Los pacientes pueden acceder mediante derivaciones médicas, consultas individuales o proyectos de investigación. Los informes obtenidos se incorporan a las historias clínicas para complementar el seguimiento de cada persona.
El objetivo: identificar alteraciones antes de que avance la enfermedad
Uno de los principales desafíos de los investigadores es ampliar el uso de estas herramientas en personas con deterioro cognitivo leve, una condición que puede aumentar el riesgo de desarrollar demencia, aunque no necesariamente evoluciona hacia ella.
Los estudios realizados por García y su equipo mostraron que determinados indicadores del habla también pueden ayudar a identificar alteraciones cognitivas en personas que todavía no presentan un cuadro de demencia establecido.
Esta posibilidad podría contribuir a reconocer cambios tempranos y orientar evaluaciones médicas oportunas. Sin embargo, todavía se necesitan investigaciones adicionales para determinar con mayor precisión su utilidad predictiva en diferentes poblaciones.
«Así como un neurólogo puede derivar a un paciente a hacerse una radiografía, ahora puede enviarlo a esta evaluación», señaló García.
El investigador destacó que el propósito del desarrollo es trasladar los avances científicos a la atención sanitaria y generar herramientas que puedan utilizarse en la práctica médica.
«Convertir toda esta investigación no solamente en artículos científicos, sino en soluciones reales que tengan impacto en el campo clínico», concluyó.
El trabajo de Adolfo García representa un aporte de la investigación científica argentina al desarrollo de nuevas herramientas para estudiar las enfermedades neurodegenerativas, con el objetivo de facilitar la detección de alteraciones cognitivas y ampliar las posibilidades de evaluación temprana.
