Estudios anteriores ya habían analizado la relación entre la voz y el estado de ánimo o el estrés, pero un grupo de desarrolladores de tecnología médica han querido dar un paso más allá aplicando inteligencia artificial para detectar posibles signos de enfermedades.
La compañía Winterlight Labs ha creado una plataforma de biomarcadores digitales que analiza automáticamente muestras de voz para detectar y rastrear la progresión de la demencia. Este nuevo análisis, que cuenta con la colaboración de Genentech, demuestra la capacidad de la tecnología para monitorizar la enfermedad de Alzheimer con una precisión similar a las pruebas neuropsicológicas estándar.
La investigación recogió grabaciones de un total de 101 pacientes con alzhéimer en etapa temprana en los que ya se estaba estudiando si el anticuerpo anti-tau semorinemab puede retrasar el progreso de la enfermedad neurodegenerativa.
Gracias a estos resultados prometedores, se puede observar que la IA podrá usarse no solo para las evaluaciones de los pacientes sino también para mejorar los ensayos clínicos de los tratamientos para el alzhéimer
"Dado el papel crucial que juegan los cambios del lenguaje en la enfermedad de Alzheimer, el procesamiento automatizado del lenguaje representa una nueva herramienta para caracterizar los patrones del habla y el lenguaje y proporcionar información adicional sobre la condición de un paciente", señala la directora de Investigación Clínica de Winterlight Labs, Jessica Robin en un comunicado de prensa.
Las grabaciones extraídas de las entrevistas con pacientes y cuidadores fueron analizadas por los biomarcadores digitales de Winterlight que generaron más de 500 marcadores acústicos y lingüísticos distintos. Nueve de ellos se clasificaron como fuertes indicadores de deterioro neurológico por la longitud, la frecuencia y la potencia de la voz. En comparación con las evaluaciones convencionales para rastrear el progreso de la demencia, este análisis se asemejó mucho e incluso llegó a ser más preciso.
"Hemos trabajado para optimizar el proceso de implementación de herramientas automatizadas en la investigación, lo que permite evaluaciones de baja carga adecuadas para pruebas remotas que pueden ayudar a demostrar cómo cambia el lenguaje debido a la progresión de la enfermedad o las intervenciones terapéuticas”, concluye la Directora de Investigación Clínica.