En una verdadera revolución científica y médica de origen nacional, el neurocientífico argentino Adolfo García y un destacado equipo latinoamericano desarrollaron TELL, una innovadora aplicación impulsada por inteligencia artificial que logra detectar señales tempranas de Alzheimer y otras demencias con cerca de un 90% de precisión mediante el análisis de apenas unos minutos de habla. Este método no invasivo y de bajo costo —cuyos avances también fueron respaldados en la prestigiosa revista Science Advances mediante el diseño de un «reloj del habla»— ya se implementa en más de 15 países, marcando un hito sin precedentes para diagnosticar alteraciones cognitivas de forma precoz y accesible antes de que aparezcan los síntomas clínicos más severos.
Un neurocientífico argentino creó una aplicación con inteligencia artificial que detecta señales tempranas del Alzheimer. La herramienta analiza unos pocos minutos de habla de la persona. El sistema estudia la velocidad de las palabras, las pausas y la estructura de las oraciones.
Adolfo García lideró este avance tecnológico. El investigador dirige el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés. Además, trabaja en el Instituto Global de Salud Cerebral en Estados Unidos y en la Universidad de Santiago de Chile. La herramienta se llama TELL y reconoce patrones asociados al Alzheimer y otras demencias.
Cómo funciona el análisis de la voz
La aplicación utiliza algoritmos de inteligencia artificial entrenados con miles de grabaciones. Durante la evaluación, las personas realizan tareas muy sencillas. Por ejemplo, nombran animales durante un minuto o describen una imagen.
El sistema analiza dos tipos de datos principales. Primero, mide aspectos acústicos como el tono, las pausas y la velocidad al hablar. Segundo, transcribe el audio de forma automática. De este modo, los algoritmos examinan el vocabulario elegido y la gramática utilizada.
Los cambios en el habla que alertan a los médicos
Las personas con deterioro cognitivo suelen producir menos palabras por minuto. También construyen oraciones más cortas durante la charla. En pacientes con Alzheimer, los científicos notaron un uso mayor de verbos en lugar de sustantivos.
La elección de las palabras representa otro indicador clave. Los pacientes suelen perder precisión conceptual al expresarse. Por ejemplo, en lugar de decir «naranja», utilizan términos generales como «fruta» o «cosa». Los algoritmos detectan estas pequeñas variaciones de manera inmediata.
Alta precisión sin estudios invasivos
El equipo probó el método con 1600 personas entre pacientes y voluntarios sanos. El sistema superó el 90% de aciertos en las evaluaciones diagnósticas. Este resultado iguala la efectividad de las resonancias cerebrales y supera a varias pruebas clínicas tradicionales.
La herramienta ofrece una ventaja enorme para la medicina actual. No requiere procedimientos invasivos ni equipos costosos. Las evaluaciones se realizan en pocos minutos y también pueden aplicarse de forma remota. Esta característica reduce los costos de atención en regiones con pocos especialistas.
El impacto del proyecto en América Latina
Adolfo García también integra el consorcio internacional ReDLat2. Esta iniciativa reúne a 13 centros de salud en siete países de la región. El proyecto busca estudiar las demencias en poblaciones latinoamericanas.
Muchos estudios sobre Alzheimer ocurren en países de altos ingresos. Sin embargo, las alteraciones del lenguaje en inglés no siempre funcionan igual en español. Por eso, los expertos adaptan los algoritmos a las características culturales y sociales locales.
Actualmente, más de 15 países utilizan la herramienta TELL. Entre ellos figuran Argentina, Chile, Brasil, México, Colombia, Estados Unidos e India. Diversas instituciones médicas incorporan estos informes a las historias clínicas para complementar los diagnósticos.
El reloj del habla y la salud pública
Por otro lado, la científica Cecilia Jarne, de la Universidad Nacional de Quilmes, participó en un estudio complementario. El equipo diseñó un «reloj del habla» mediante modelos de machine learning. La investigación apareció en la prestigiosa revista Science Advances.
El programa analizó la voz de casi 3 mil personas en varios países de la región. El modelo predice la salud cerebral y el envejecimiento a partir del tono y la acentuación. Según la Organización Mundial de la Salud, más de 57 millones de personas viven con demencia en el mundo. Por este motivo, los científicos buscan transformar estas investigaciones en soluciones reales para la atención médica diaria.
