28/04/2026 a las 12:28h.
Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) e ISABIAL han desarrollado una plataforma que permite detectar de manera temprana la enfermedad de Alzheimer. Esta tecnología se basa en el registro de la voz mediante tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo. Para ello, se vale de una aplicación móvil sencilla y accesible que recopila datos de voz en diversos contextos, como lectura de textos, narraciones espontáneas o respuestas a preguntas estandarizadas.
La aplicación está diseñada para su uso tanto en entornos clínicos como en el hogar, lo que, según destacan sus responsables, «reduce barreras de acceso y facilita la obtención de datos en poblaciones con recursos limitados».
Las grabaciones recopiladas a través de la app se procesan para extraer características acústicas como tono, intensidad y pausas
Después, las grabaciones recopiladas a través de la aplicación móvil se procesan para extraer características acústicas como tono, intensidad y pausas, así como aspectos lingüísticos como riqueza semántica y errores en la fluidez verbal.
Estas características son posteriormente evaluadas por modelos de aprendizaje profundo que han sido entrenados en bases de datos representativas, permitiendo una detección precisa y personalizada. Uno de los aspectos más relevantes de este enfoque es su accesibilidad.
Señales de alerta
Los investigadores indican que esta innovadora herramienta se fundamenta en estudios previos que han demostrado que cambios neurológicos tempranos pueden manifestarse en alteraciones del lenguaje, como una disminución en la complejidad sintáctica, pausas prolongadas y errores gramaticales.
El equipo de investigación, liderado por Miguel Ángel Teruel (IP), de la UA, y por Ángel Pérez Sempere (CoIP), de ISABIAL, ha contado con los investigadores de la UA Álvaro Navarro, Javier Sanchis, Cristian Vera, Javier García y Bárbara Escalante; y Luis Moreno Navarro y Lyan Montero Pardo, de ISABIAL.
El investigador que lidera el proyecto indica que esta tecnología «no solo busca mejorar la detección clínica, sino también contribuir al desarrollo científico mediante la generación de grandes volúmenes de datos de voz, que pueden facilitar investigaciones más profundas sobre la relación entre las alteraciones lingüísticas y los cambios neurodegenerativos, promoviendo avances en el tratamiento y manejo de la enfermedad».