Adolfo García, neurocientífico nacido en Balcarce, impulsa una investigación que busca aprovechar la inteligencia artificial para detectar señales de Alzheimer y otras formas de demencia a partir de una conversación breve. Su equipo desarrolló un método que analiza cómo habla una persona, qué palabras utiliza y cómo construye sus oraciones para identificar posibles alteraciones cognitivas.

García es director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés y del Instituto Global de Salud Cerebral, en Estados Unidos. También se desempeña como investigador en la Universidad de Santiago de Chile. Según explicó, con apenas unos minutos de habla espontánea es posible extraer información que permita detectar la enfermedad y variantes de la demencia frontotemporal.

El sistema analiza dos aspectos: por un lado, las características de la voz, como el ritmo, las pausas, la entonación y la cadencia; por otro, el contenido del lenguaje. Para esto último, las grabaciones se transcriben y se estudian la extensión de las oraciones, la variedad de palabras y la precisión de los conceptos utilizados.

Entre los patrones que identificaron los investigadores, las personas con demencia suelen producir menos palabras por minuto y construir oraciones más cortas. En el caso del Alzheimer, también puede aparecer una mayor utilización de verbos por encima de sustantivos y una tendencia a elegir términos más generales en lugar de otros específicos.

García lo explica con un ejemplo: frente a la imagen de una naranja, una persona puede responder «naranja», pero también «fruta», «alimento» o «cosa». Aunque todas las respuestas son correctas, la pérdida de precisión conceptual puede ser una señal de deterioro. Algo similar ocurre cuando, al nombrar animales, aparecen menos palabras o se recurre a términos más habituales.

Una precisión cercana al 90%

Para evaluar la eficacia del método, el equipo trabajó con información de 800 personas con Alzheimer y otras 800 sin la enfermedad. Luego sometió nuevas grabaciones al algoritmo, sin identificar previamente a quién pertenecían. Según los resultados presentados por García, el sistema alcanzó una precisión cercana al 90% en la detección del diagnóstico clínico.

El investigador también comparó esos resultados con otros métodos: un algoritmo basado en neuroimágenes alcanzó alrededor del 92%, mientras que otro que utilizó información clínica y cognitiva llegó al 83%.

«Los marcadores del habla son estadísticamente comparables a las medidas cerebrales para discriminar entre la enfermedad y la no enfermedad», explicó. Además, destacó que estas evaluaciones tienen un costo bajo, no requieren estudios complejos ni personal especializado para analizar los resultados y pueden realizarse de manera remota.

Una herramienta que ya se utiliza en más de 15 países

A partir de sus investigaciones, García creó TELL, una aplicación que ofrece evaluaciones del lenguaje y ya funciona en más de 15 países. En Argentina, la herramienta se utiliza en instituciones como el Hospital de San Juan, el Instituto de Neurología Cognitiva y el Instituto de Neurociencia de Buenos Aires. En Latinoamérica, más de 20 centros ya trabajan con esta tecnología.

El investigador también forma parte del consorcio internacional ReDLat2, integrado por 13 centros de salud de siete países, que busca ampliar el conocimiento sobre las demencias y corregir los sesgos de investigaciones desarrolladas principalmente en países ricos y con poblaciones de ascendencia europea.

En ese sentido, García advirtió que las características del lenguaje varían entre regiones y que los patrones útiles para detectar alteraciones en hablantes de inglés no necesariamente funcionan de la misma manera en quienes hablan español en Latinoamérica. Por eso, el proyecto incorpora variables genéticas, sociales y ambientales propias de cada población.

El trabajo también apunta a estudiar el deterioro cognitivo leve, una condición que puede preceder a la demencia. Para García, el desafío es que los avances científicos puedan convertirse en herramientas concretas para los profesionales de la salud y los pacientes: "Convertir toda esta investigación no solamente en artículos científicos, sino en soluciones reales que tengan impacto en el campo clínico".

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