Un neurocientífico argentino creó una app que detecta el Alzheimer temprano a través de la IA y con solo unos minutos de habla

Cuántos animales se vienen a la mente en un minuto, qué tan rápido se expresa una idea y hasta cuántos sustantivos surgen en una frase puede dar una pista temprana sobre el cerebro. La forma en que hablamos, e incluso las palabras que elegimos, dicen más de nuestra salud cognitiva de lo que podíamos imaginar.

Así de interesante lo plantea Adolfo García. Es neurocientífico, argentino, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral, en Estados Unidos. Su idea es que, en una charla breve, la IA ayude a detectar el Alzheimer antes de que sea evidente.

"Con unos pocos minutos de habla espontánea podemos extraer información que nos permite detectar esa enfermedad y variantes de la demencia frontotemporal", explica García, que también es investigador en la Universidad de Santiago de Chile.

Según detalla, el método hasta permite establecer el nivel de afección cognitiva de cada paciente y vincularlo con áreas cerebrales específicas.

Qué escucha la IA

¿Cómo se logra que un algoritmo "escuche" una enfermedad? El primer paso fue grabar a muchas personas mientras hacían distintas tareas, como nombrar todos los animales que se les ocurran en tales segundos, describir un dibujo con sus propias palabras o ver un video y después contar la historia. Así se juntó un enorme archivo de voces de personas sanas y de pacientes con Alzheimer y otras demencias.

De cada grabación se extraen dos tipos de información. Del audio puro se mide, por ejemplo, el ritmo y la cadencia. "Si la gente hace pausas largas o cortas, cuántas hace, podemos medir cambios en la entonación o su ausencia", describe García. También se estudia qué tan variables son esos patrones y cómo es la calidad de la voz.

El segundo tipo de información sale del texto. Las grabaciones se transcriben de forma automática, y esa transcripción permite analizar el lenguaje en sí: "Qué tan largas son las oraciones, qué clase de palabras predominan, si son frecuentes o infrecuentes, si resultan más específicas o más generales". Con esos datos, el sistema arma algo parecido a un diagnóstico "oral".

Algunos patrones están bien establecidos. Las personas con demencia producen menos palabras por minuto, sin importar la tarea, y tienden a armar oraciones más cortas. En el Alzheimer en particular, suele aparecer una preferencia por los verbos por encima de los sustantivos. Y hay otra pista muy robusta, que García explica con un ejemplo claro.

Quienes tienen algún grado de deterioro tienden a quedarse con las palabras más comunes. "Son más proclives a decir cosas como ‘mesa’ o ‘silla’ que, por ejemplo, ‘diplodocus’ (N. de R.: el género de dinosaurio que primero se nos viene a la mente al pensar en uno)”, aclara, yendo al extremo.

Para mostrar la otra gran pista que detecta la inteligencia artificial, García describe que también se les muestra una naranja y se les pide que digan qué es. “Podrían decir sólo ‘naranja’. Pero también decir cítrico, fruta, alimento o, simplemente, ‘cosa’". Todas las respuestas son correctas, aunque con cada paso, se pierde especificidad.

Eso es lo que, según el investigador, sucede en el Alzheimer. Las personas con la enfermedad son más propensas a responder "fruta" o "alimento", que "naranja". "Las respuestas no son incorrectas, pero suelen vivir en un mundo de menor precisión conceptual", describe. Su equipo desarrolló lo que llama “medidas del habla”, que permiten ver de forma automática estos aspectos clínicos.

Tan preciso como una resonancia

¿Cómo se sabe que el algoritmo diagnostica bien sólo escuchando? García dice que, para validarlo, por ejemplo, al programa se subieron datos de 800 personas con Alzheimer (velocidad del habla, palabras elegidas, largo de las oraciones) y los de otras 800 sanas. Después, se le dio un audio nuevo, sin decirle a la IA de quién es, y se le preguntó si esa persona tiene o no la enfermedad.

Como los investigadores ya conocían la respuesta correcta, pudieron contar los aciertos cada vez. El resultado, según detalla, supera el 90% de éxito en detectar el diagnóstico clínico.

Luego hicieron una comparación que, para él, es la más reveladora: un algoritmo entrenado con neuroimágenes logró cerca de 92% de precisión, uno basado en información clínica y cognitiva llegó a 83%, y el que usó estas “medidas del habla" rozó el 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", resume García. En unos minutos de conversación, sin escáner ni laboratorio, afirma, aportan una señal tan fiable como estudios mucho más complejos y costosos.

Ahí está, además, gran parte del atractivo del enfoque. Las medidas de habla, dice, "son de muy bajo costo, son muy poco estresantes, no requieren de personal experto para su análisis". Incluso pueden administrarse de forma remota, algo clave para medir qué tan escalable es la herramienta en una región como la nuestra, con desigualdades de acceso a la salud.

El equipo también puso a prueba la solidez del método en la población latina. Algunas medidas del habla resultaron generalizables entre lenguas: un modelo entrenado con hablantes de inglés sirvió, al menos en ciertos aspectos, para detectar Alzheimer en hispanohablantes. Y en estudios más recientes comprobaron que funcionan "más allá del sexo, de la educación, de la edad, del país" y de los determinantes sociales de la salud.

El punto ciego de la ciencia frente al Alzheimer

El consorcio ReDLat2, que se acaba de lanzar en Chile y de la que García es parte, reúne 13 centros de salud de 7 países y nació para corregir un sesgo histórico puntual. Los tratamientos y los modelos de predicción actuales sobre la demencia provienen de países ricos y de ascendencia europea, y eso ignora cómo los factores ambientales y la genética propia de cada región afectan al cerebro. "La ciencia mundial tiene un punto ciego frente al Alzheimer", sostienen.

En América Latina, la diversidad genética, la desigualdad social, el clima y las barreras de acceso a la salud alteran el envejecimiento cerebral. Por eso ReDLat2 sumará variables como medir la genética local, las condiciones socioeconómicas y exposición a la contaminación.

En el terreno del lenguaje, García explica por qué ese sesgo importa. "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", advierte. La razón es simple: cada lengua tiene "sus propios ritmos, sus propias cadencias, sus propios sonidos". Lo que delata una alteración en inglés puede pasar inadvertido en español.

Hay además una paradoja que el investigador marca con claridad. Si casi toda la evidencia sale de países ricos y de angloparlantes, una herramienta con la voz y la palabra pensada para favorecer la inclusión corre el riesgo de lograr lo contrario. Combatir eso, agrega, es el primer imperativo del proyecto.

El foco de este consorcio está puesto en personas que ya tienen demencia: se buscarán las huellas del habla que las identifican. Pero en otros trabajos, García y su equipo vieron que los marcadores del habla también sirven en personas con deterioro cognitivo leve, que todavía no tienen demencia pero están en riesgo elevado de desarrollarla, y que permiten predecir aspectos de su cognición y su cerebro.

De la investigación al consultorio

Por fuera de este nuevo consorcio, García creó una empresa y una app llamada TELL, que ya ofrece este servicio en más 15 países, desde Argentina, Chile, Brasil, México, Colombia y Perú hasta Nairobi, en Kenia, la India y Estados Unidos.

Los pacientes suelen llegar a la app por recomendación de sus médicos, pero quien lo desee puede sumarse a alguno de los proyectos de investigación o pedir una consulta individual, incluso por videollamada. En Argentina ya se usa en el Hospital de San Juan, junto con la Universidad Nacional de San Juan, en el Instituto de Neurología Cognitiva y en el Instituto de Neurociencia de Buenos Aires.

A lo largo de Latinoamérica, según García, ya son más de 20 los centros que la emplean. Y en Uruguay, el Hospital Evangélico inauguró la primera sala de evaluación digital del lenguaje.

“Así como un neurólogo puede derivar a un paciente a hacerse una radiografía, ahora puede enviarlo a esta evaluación”. También se utiliza en un centro de trastornos del movimiento en Chile, una clínica de memoria en Colombia y una de neurología en Nairobi.

Los informes que genera la herramienta se incorporan a las historias clínicas como parte formal del historial médico. Para García, ese es el sentido de todo el trabajo: "Convertir toda esta investigación no solamente en artículos científicos, sino en soluciones reales que tengan impacto en el campo clínico".