La herramienta, denominada TELL, estudia la velocidad de las palabras, las pausas, la construcción de oraciones y la precisión del lenguaje para identificar posibles alteraciones cognitivas, incluso antes de que los síntomas resulten evidentes.

El desarrollo fue impulsado por Adolfo García, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral, en Estados Unidos. El investigador, que también trabaja en la Universidad de Santiago de Chile, explicó que el sistema permite reconocer patrones asociados con el Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas.

«Con unos pocos minutos de habla espontánea podemos extraer información que nos permite detectar esa enfermedad y variantes de la demencia frontotemporal», señaló García. Según detalló, el método también aporta información sobre el grado de deterioro cognitivo y su posible relación con determinadas áreas del cerebro.

 

Cómo funciona la aplicación que detecta señales del Alzheimer

La herramienta utiliza algoritmos de inteligencia artificial entrenados con grabaciones de personas sanas y pacientes diagnosticados con distintas formas de demencia. Durante las evaluaciones, los participantes realizan actividades sencillas, como mencionar todos los animales que recuerdan durante un minuto, describir una imagen o contar lo que observaron en un video. Estas tareas permiten registrar características del habla que pueden pasar inadvertidas en una conversación cotidiana.

El sistema analiza dos grandes grupos de información. Por un lado, estudia aspectos acústicos, como la velocidad del habla, las pausas, la entonación y las variaciones de la voz. Por otro, transcribe automáticamente las grabaciones para examinar las palabras utilizadas y la estructura de las oraciones.

 

Qué cambios en el lenguaje pueden advertir sobre la enfermedad

García explicó que las personas con demencia suelen producir menos palabras por minuto y construir frases más cortas. En pacientes con Alzheimer, además, se observó una tendencia a utilizar más verbos que sustantivos. Otra señal importante está relacionada con la elección de palabras. Las personas con deterioro cognitivo pueden recurrir con mayor frecuencia a términos comunes y evitar expresiones específicas o poco habituales.

El investigador utilizó como ejemplo la identificación de una naranja. Mientras algunas personas responden directamente «naranja», otras pueden utilizar palabras más generales, como «cítrico», «fruta», «alimento» o «cosa». Aunque todas esas respuestas pueden ser correctas, la pérdida de precisión conceptual constituye una característica que los algoritmos pueden analizar. Según García, los pacientes con Alzheimer suelen mostrar una mayor tendencia a utilizar categorías generales en lugar de términos específicos.

 

La inteligencia artificial alcanzó una precisión cercana al 90%

Para evaluar la eficacia del método, los investigadores utilizaron 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, se lo puso a prueba con nuevas grabaciones cuyo diagnóstico clínico ya era conocido por los especialistas.

Según explicó García, el sistema consiguió superar el 90% de aciertos en algunas evaluaciones destinadas a distinguir pacientes diagnosticados de personas sanas.

Los investigadores también compararon su rendimiento con 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, por su parte, se aproximó al 90%.

 

Una alternativa de bajo costo y sin estudios invasivos
«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 investigador.

Una de las principales ventajas del desarrollo es que no requiere procedimientos invasivos ni equipamiento complejo para registrar las muestras. Las evaluaciones pueden realizarse en pocos minutos e incluso de manera remota.

García destacó que estas herramientas representan una alternativa de bajo costo, especialmente para 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. La aplicación permite identificar indicadores compatibles con alteraciones cognitivas, pero no reemplaza por sí sola el diagnóstico clínico realizado por profesionales.

 

La aplicación argentina ya se utiliza en más de 15 países

La herramienta TELL, 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 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 la tecnología, 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 profesional.