Source: The Conversation – (in Spanish) – By Paula Prieto Fernández, Doctora en Ciencias Humanas y Sociales, Universidad Pontificia de Salamanca
Olvidar una palabra, perder el hilo de una conversación o tardar más en responder no siempre enciende las alarmas. De hecho, el deterioro cognitivo leve –una fase temprana asociada a enfermedades como el alzhéimer– suele pasar desapercibido durante años.
Y ese retraso importa: cuando aparecen los síntomas evidentes, el daño cerebral ya puede ser significativo. Por suerte, algo está cambiando: la inteligencia artificial empieza a detectar señales mucho antes de que sean visibles para médicos, familiares o incluso para la propia persona.
Cuando el lenguaje revela lo que la memoria oculta
Nuestro cerebro deja huella en cómo hablamos. No solo en lo que decimos, sino en cómo lo decimos. En las fases iniciales del deterioro cognitivo leve, aparecen cambios muy sutiles: frases más simples, menor riqueza léxica o pequeñas pausas que antes no existían. Son alteraciones tan finas que el oído humano no suele percibirlas. Sin embargo, los sistemas de inteligencia artificial sí pueden hacerlo.
Estos modelos analizan patrones lingüísticos y acústicos –como la velocidad del habla, la entonación o la complejidad gramatical– para identificar desviaciones respecto al funcionamiento cognitivo esperado. Basta una conversación de unos minutos para que un sistema de inteligencia artificial extraiga cientos de variables –desde características acústicas hasta patrones prosódicos– y construya un perfil cognitivo.
En distintos estudios, el análisis automático del lenguaje ha logrado diferenciar personas con deterioro cognitivo leve de aquellas sin afectación, mostrando una utilidad diagnóstica prometedora, incluso para anticipar qué personas desarrollarán alzhéimer en el futuro.
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La voz como biomarcador invisible
La clave está en que estas herramientas, los “biomarcadores de voz”, capturan cambios que aún no son clínicamente evidentes, como las citadas alteraciones en la velocidad del habla (la persona tarda más en responder o hace más pausas), cambios en la entonación y el ritmo (voz más monótona o menos expresiva), aumento de errores lingüísticos (dificultad para encontrar palabras o uso de términos más vagos) o patrones sutiles en el lenguaje como frases más cortas y simples.
Además, la IA puede detectar cambios en el comportamiento digital, como una menor interacción en el uso del móvil, una reducción en la frecuencia de mensajes o llamadas e incluso dificultades en tareas cotidianas como escribir correctamente, navegar por internet e interactuar con asistentes virtuales. Son indicadores casi imperceptibles en una evaluación clínica tradicional, pero pueden ser detectados precozmente mediante algoritmos de inteligencia artificial.
Este enfoque abre la puerta a una monitorización continua y no invasiva del funcionamiento cognitivo, algo especialmente relevante si tenemos en cuenta que el deterioro cognitivo leve afecta a un porcentaje significativo de la población mayor. Entre un 12 % y un 20 % de las personas mayores de 60-65 años padecen esta condición, y el riesgo aumenta significativamente según se cumplen años.
Promesas y cautelas necesarias
A pesar de su potencial, estas herramientas no están exentas de limitaciones.
En primer lugar, muchos estudios se han realizado con muestras poco diversas, lo que puede afectar a su generalización. También existen riesgos de sesgo algorítmico: el lenguaje y la voz están profundamente influenciados por factores culturales, educativos y sociales.
Además, surgen importantes cuestiones éticas: ¿quién tiene acceso a estos datos?
¿Cómo se garantiza la privacidad? ¿Qué ocurre si una aplicación detecta riesgo sin supervisión clínica? La detección precoz no siempre es beneficiosa si no va acompañada de un contexto adecuado de intervención y apoyo.
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Hacia un nuevo modelo de diagnóstico
La inteligencia artificial no sustituirá al profesional sanitario, pero sí puede transformar su forma de trabajar. Estas herramientas podrían integrarse como sistemas de cribado en atención primaria, aplicaciones de seguimiento domiciliario o plataformas de telemedicina, facilitando una detección más temprana y accesible.
En un contexto en el que las enfermedades neurodegenerativas siguen aumentando, anticiparse unos años puede marcar la diferencia. En el caso del deterioro cognitivo, el tiempo no solo es oro: es memoria.
Paula Prieto Fernández no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. Cómo diagnosticar el deterioro cognitivo precozmente con ayuda de la IA – https://theconversation.com/como-diagnosticar-el-deterioro-cognitivo-precozmente-con-ayuda-de-la-ia-280971