Tres algoritmos que se pueden utilizar para detectar la enfermedad de Alzheimer en pacientes mientras mantienen conversaciones telefónicas han sido desarrollados por investigadores que trabajan en el Departamento de Salud Pública, McCann Healthcare Worldwide Japan Inc.
Investigaciones anteriores han demostrado que algunos de los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer incluyen hablar más lento de lo normal y hacer pausas con más frecuencia durante las conversaciones.
Más eficaces que el diagnóstico humano
En este nuevo estudio, los investigadores han reemplazado a los humanos que escuchan y analizan las conversaciones telefónicas con una computadora que ejecuta un algoritmo de aprendizaje automático.
Se diseñaron tres algoritmos diferentes de aprendizaje automático para estudiar los patrones del habla. A todos se les enseñó a identificar los signos de la enfermedad de Alzheimer mediante grabaciones de voz de un programa de demencia en curso en Japón.
Luego, se utilizaron otras grabaciones de voz para probar los algoritmos, y los investigadores encontraron que, en promedio, eran tan buenos o ligeramente mejores que la prueba de entrevista telefónica para el estado cognitivo (TICS-J) y no arrojaron ningún falso positivo.
Los investigadores sugieren que sus algoritmos podrían usarse para proporcionar una forma más barata y accesible de pruebas tempranas de la enfermedad de Alzheimer.
