Científicos canadienses crean un sistema automático que analiza fragmentos del discurso de una persona y puede ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer con un 81% de precisión.
Diagnosticar la enfermedad de Alzheimer de forma poco invasiva y en las primeras etapas es una de las grandes metas de la investigación científica en esta área en la actualidad. Con ese propósito están trabajando cientos de empresas; algunas tienen por objetivo detectar la enfermedad de forma precoz, cuando aún no hay síntomas cognitivos, y para eso están buscando marcadores biológicos presentes en la sangre e incluso, en la saliva.
Otros buscan crear un método que permita diagnosticar la enfermedad en la etapa leve, cuando los síntomas iniciales levantan las primeras alarmas. Y aquí el espectro de búsqueda se amplía y hay empresas que investigan cómo diagnosticar la enfermedad a través de dibujos, del procesamiento cerebral de los sonidos o el habla. Sobre todo en esta última área; el análisis del habla para detectar los primeros síntomas de deterioro por alzhéimer, existen varios intentos de crear técnicas de fácil aplicación. El último de esos intentos corresponde a investigadores del Instituto de Rehabilitación de Toronto, Canadá, dirigidos por el Dr. Frank Rudzicz, quienes crearon y validaron un software que permite identificar síntomas de deterioro cognitivo típicos de la enfermedad de Alzheimer mediante el análisis de un fragmento de narración de las personas. Los resultados de la investigación se publicaron recientemente en la revista Journal of Alzheimer’s Disease.
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Identificar síntomas del alzhéimer mediante la descripción de una imagen.
En realidad la prueba es muy sencilla; implica que la persona sobre la que se tiene sospechas de que padece alzhéimer describa una imagen, la tarea tienen una duración entre un minuto y cinco minutos. Para crear y validar el software, al menos de forma inicial, los expertos analizaron 240 grabaciones (también la transcripción) de la descripción de una imagen por parte de 167 personas diagnosticadas con enfermedad de Alzheimer probable y 67 personas sanas que proporcionaron 233 grabaciones que permitieron identificar las diferencias en el discurso de ambos grupos.
El lenguaje, junto a la memoria, es de los primeros procesos cognitivos que se ve afectado en el transcurso de la enfermedad de Alzheimer; incluso, algunas investigaciones apuntan a que, en las personas jóvenes, se afecta antes que la memoria. De ahí que muchos investigadores intenten crear un método diagnóstico a través del análisis del lenguaje.
Según explican en un comunicado de prensa del Instituto de Rehabilitación de Toronto, después de analizar las grabaciones, los investigadores llegaron a concluir que cuatro dimensiones del discurso son indicativas de demencia: deterioro semántico, como el uso de palabras muy simples, deterioro acústico, como hablar más despacio; deterioro sintáctico, por ejemplo, usar construcciones gramaticales menos complejas; y el deterioro de la información, que se puede detectar cuando una persona no reconoce claramente los principales aspectos de una imagen.
Análisis automático del habla para ayudar a diagnosticar el alzhéimer.
Con la información anterior, los investigadores “enseñaron” a un ordenador a identificar adecuadamente estas alteraciones y según declaran; el software que diseñaron es capaz de detectar a las personas con enfermedad de Alzheimer de las que no padecen esta enfermedad con más del 81% de precisión. Sobre las ventajas de esta investigación, opina el autor principal, el Dr. Rudzicz:
Este estudio caracteriza la diversidad de las alteraciones del lenguaje que experimentan las personas con enfermedad de Alzheimer, y nuestro algoritmo de detección automatizada toma esto en cuenta.
Y añade:
Nuestro enfoque automático brindará la oportunidad de dar a las personas un acceso inicial a un screening de demencia más fácil y más rentable y preciso.
Según los autores, el método que han creado es capaz de distinguir a las personas con demencia de las sanas con la misma precisión de los métodos que se emplean en la actualidad y en mucho menor tiempo. ¿Demostrarán finalmente que es mejor que los métodos actuales? En realidad, eso dependerá de si realmente puede identificar a las personas con Alzhéimer en la etapa en la que los síntomas son muy leves, si puede mejorar ese 81% de precisión y en la relación coste- beneficio. Y seguramente por sí solo no sea suficiente para el diagnóstico de una enfermedad tan compleja como el alzhéimer.
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Por lo pronto, el grupo de investigadores está trabajando en seguir perfeccionando la herramienta y ya tienen constituida una empresa, WinterLight Labs, que en colaboración con la Universidad de Toronto y otras compañías, pretenden llevar al mercado este método para ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer.
Como ya adelantábamos, no son los únicos en intentar identificar los primeros síntomas de deterioro durante el alzhéimer a través del análisis del habla. En España, un grupo de investigadores de la Universidad del País Vasco, está trabajando en la creación de una técnica que ya han bautizado como Automatic Spontaneous Speech Analysis (ASSA), que apoye el diagnóstico del alzhéimer mediante el análisis automático del habla espontánea.
Referencias
Meltzer, J. A., Fraser, K. C., & Rudzicz, F. (2015). Linguistic features identify Alzheimer’s disease in narrative speech. Journal of Alzheimer’s Disease, 49(2), 407–422. doi:10.3233/JAD-150520
Toronto Rehabilitation Institute (TR). (2015, ). Scientists discover new computerized linguistic approach to detect Alzheimer’s disease Recuperado de http://www.uhn.ca/corporate/News/PressReleases/Pages/scientists_discover_new_approach_to_detect_Alzheimer_disease.aspx
Universidad del País Vasco (2015, ). Desarrollan un sistema de detección precoz del Alzheimer por el habla – Visualización del contenido – Universidad del País Vasco – UPV/EHU. Universidad del País Vasco. Recuperado de http://www.ehu.eus/es/content/-/asset_publisher/W6wn/content/n_20150720_investigacion-karmele-lopez?redirect=http%3A%2F%2Fwww.ehu.eus%2Fes%2Fhome%3Fp_p_id%3D101_INSTANCE_TaD3%26p_p_lifecycle%3D0%26p_p_state%3Dnormal%26p_p_mode%3Dview%26p_p_col_id%3Dcolumn-2%26p_p_col_pos%3D1%26p_p_col_count%3D5
WinterLight Labs Inc. (2015). WinterLight labs. Retrieved December 12, 2015, de http://www.winterlightlabs.com/