Cuando la voz habla: la IA que predice trastornos neurológicos antes de que avancen

La inteligencia artificial no solo escribe textos o genera imágenes: también puede salvar vidas. Un equipo de investigadores ha desarrollado un modelo capaz de identificar alteraciones en la voz asociadas a enfermedades neurológicas como el Parkinson o la ELA, con una precisión sorprendente. Este avance promete diagnósticos más tempranos, tratamientos más eficaces y una notable mejora en la calidad de vida de los pacientes. Un ejemplo concreto de cómo la IA puede ser aliada de la medicina. 

— Natalia Menéndez, Pol Bertran

La IA como herramienta para predecir alteraciones neurológicas 🧠

El habla es una de las herramientas más potentes para el ser humano. Es gracias a ella que podemos vivir en comunidad, expresar sentimientos, transmitir conocimiento y organizar nuestras ideas. Así, aquellas patologías que afectan al habla son devastadoras para los pacientes afectados, siendo ejemplos de ello el Parkinson, la esclerosis múltiple o la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA). 

La ciencia no ha dejado de investigar con el objetivo de prevenir, comprender y tratar de manera eficaz este tipo de enfermedades que, por el momento, son incurables. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una potencial aliada cuyos beneficios están empezando a conocerse. 

Hoy vamos a hablar de un estudio muy interesante publicado en este año 2025, el cual fue desarrollado por Zhenglin Zhang, ingeniero mecatrónico por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Jiangsu, Zhenjiang (China) y su equipo. 

El objetivo de dicho estudio fue desarrollar un modelo de IA capaz de identificar la disartria de forma precoz a través de señales de voz. La disartria es un trastorno del habla que aparece en diversas patologías y se origina cuando los músculos encargados de la articulación se encuentran debilitados o carentes de una correcta coordinación, impidiendo un habla clara y fluida. El modelo propuesto por los investigadores se fundamentó en dos componentes:

• Extracción de características: En primer lugar, el modelo analiza grabaciones de voz y es entrenado para poder extraer y medir información relacionada con el tono, el ritmo, las pausas… entre otras características relevantes del lenguaje.

• Clasificación con atención cruzada: Tras la primera fase de análisis, el modelo identifica si hay disartria o no. La red utilizada para ello, InceptionTime, organiza así la información para detectar patrones, de forma que se identifican las características importantes de la voz y se evalúa la manera en la que estas se relacionan entre ellas. En esta segunda fase se hace un análisis de los datos más exhaustivo para poder concretar la existencia o no de disartria.

Para someter a prueba este modelo de IA los investigadores emplearon conjuntos de datos tanto en chino mandarín como en inglés. Los resultados indicaron una precisión de detección del 92,96% para el primero y del 87,73% para el segundo. Esto indica que el modelo dispone de una buena capacidad de generalización entre idiomas. La conclusión extraída por los investigadores fue que este modelo de IA es eficaz para la detección de la disartria a partir de señales de voz.

Lo interesante de este modelo pionero es que, al aplicarse en entornos clínicos, permitiría facilitar el diagnóstico temprano y el posterior seguimiento de diversas enfermedades neurológicas mediante el análisis de voz. Este estudio puede representar una gran luz de esperanza en el conocimiento de las enfermedades neurológicas que afectan al habla, ya que el diagnóstico precoz tiene una enorme repercusión en los pacientes:

• Evita complicaciones: las enfermedades que cursan con disartria pueden llegar a ocasionar problemas alimentarios y respiratorios cuando se interviene de forma tardía.

• Mejora el pronóstico: las enfermedades de este tipo no tienen cura, pero un tratamiento aplicado precozmente puede ralentizar el deterioro y mejorar la sintomatología motora mediante terapias de rehabilitación y/o tratamientos farmacológicos.

• Favorece el trabajo multidisciplinar: disponer de un diagnóstico precoz contribuye a una intervención multidisciplinar que permite mejorar la autonomía y la comunicación de los pacientes afectados, lo que supone una enorme diferencia en su calidad de vida.

• Favorece el diagnóstico diferencial: Identificar la disartria de manera temprana ayuda a entender mejor la causa que la ha provocado. Aunque muchas veces esta se vincula con enfermedades neurológicas, a veces la causa es reversible y tratable, siendo la respuesta rápida clave en el pronóstico. Ejemplo de ello lo vemos en los ictus o los tumores cerebrales. En otras palabras, una detección temprana evita que un síntoma temporal pueda volverse permanente.

En tiempos donde la IA representa una revolución no exenta de controversia, es positivo observar cómo estos avances tecnológicos pueden mejorar de forma exponencial la calidad de vida de la gente en situaciones de alta vulnerabilidad. Aunque la IA tiene una cara oscura que requiere límites y restricciones, también nos ofrece una cara muy positiva llena de esperanza por un futuro donde lo incurable pueda volverse manejable.

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