Los análisis de voz y habla pueden detectar la demencia

Utilizando inteligencia artificial, la empresa emergente de DTU DemensAI puede detectar signos tempranos de demencia.

Son las 2 de la madrugada en Corea del Sur. Anton Birn, CEO y cofundador de DemensAI, se despierta con el sonido de su teléfono. En la pantalla aparece el nombre de uno de sus compañeros. Soñoliento, coge el teléfono y se lo lleva a la oreja. Es el DTU Startup Day en su país de origen, Dinamarca, donde más de 60 nuevas empresas emergentes de la DTU hacen presentaciones ante inversores y mentores. El día culmina con una ceremonia de entrega de premios en la que DemensAI recibe el Sten Scheibye Innovation Award, que se otorga a una empresa emergente que desarrolla soluciones que abordan algunos de los desafíos más urgentes del mundo.

“Aplaudo todo lo que puedo cuando estoy medio despierto. El premio significa mucho para nosotros, sobre todo porque nos enfrentamos a un gran grupo de empresas emergentes. Así que es genial ver que podemos competir a ese nivel”, afirma Anton Birn.

Mientras que Anton Birn está estudiando un semestre en Corea del Sur para estudiar ingeniería eléctrica en la DTU, sus tres compañeros se han incorporado a DemensAI a tiempo completo. Como la empresa no genera ingresos, los emprendedores se las arreglan principalmente con subvenciones de fundaciones y organizaciones. En diciembre de 2023 recibieron una subvención de un millón de coronas danesas del programa para emprendedores Innofounder del Fondo de Innovación de Dinamarca, que apoyará el trabajo de la empresa en 2024.

¿Qué es un modelo de lenguaje?

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un tipo de inteligencia artificial entrenada utilizando grandes cantidades de datos en forma de artículos, libros, sitios web, etc. A partir de los datos, el modelo adquiere una comprensión del lenguaje similar al humano, lo que le permite calcular la probabilidad de una respuesta o resultado.ChatGPT, Siri y Google Translate son ejemplos de servicios que utilizan un LLM.

Cambios en la voz

DemensAI utiliza un modelo de lenguaje similar a ChatGPT para diagnosticar con precisión la demencia en una etapa temprana. Una grabación de audio de una consulta entre un médico y un paciente con sospecha de demencia se ejecuta a través del modelo de lenguaje en la computadora. Luego, el modelo analiza tanto las características acústicas como las lingüísticas de la grabación. El análisis acústico incluye el seguimiento del volumen de la voz del paciente y las pausas que se hacen mientras habla, y el análisis lingüístico incluye la transcripción del archivo de audio, de la misma manera que se generan subtítulos automáticos en YouTube, y luego se analiza el vocabulario y la gramática del paciente.

“Podemos aprender mucho sobre la voz de una persona que un ser humano nunca podría detectar. Esto incluye detectar la demencia a través de cambios o patrones microscópicos en la voz o las palabras que se utilizan. Por ejemplo, un patrón típico en las personas con demencia es olvidar los nombres de las personas. El problema es que si tienes demencia en etapa temprana, existe el riesgo de que tu médico concluya erróneamente que no la tienes porque los síntomas son muy difíciles de detectar. Nuestro modelo de lenguaje ayudará a detectar la demencia en más personas”, afirma Anton Birn.

Las pruebas han demostrado que el modelo de lenguaje de DemensAI puede diagnosticar la demencia en el 87 por ciento de los casos.

Demencia

Una afección que afecta al cerebro y es más común en personas mayores.  Más de 200 enfermedades diferentes pueden causar demencia.

El Centro Danés de Investigación sobre la Demencia estima que:

• En Dinamarca unas 96.000 personas padecen demencia.
• Se espera que el número aumente a más de 134.000 para 2035.

El diagnóstico temprano puede ser crucial

La demencia es una de las principales causas de muerte en Dinamarca. A medida que aumenta la esperanza de vida, también lo hace el número de personas con demencia y, con el sistema sanitario bajo presión, el tiempo de espera para una evaluación de demencia puede ser de más de un año. La larga espera puede ser un gran problema para las personas con demencia, que pierden un valioso tiempo de preparación.

“El diagnóstico de demencia permite al paciente comprender por qué de repente tiene problemas en el trabajo o en casa con su familia. También abre la puerta a oportunidades como buscar apoyo en el municipio para que tal vez pueda trabajar más tiempo y su familia comprenda por qué ha cambiado. En algunas formas de demencia, los síntomas también se pueden retrasar mediante un tratamiento médico, una dieta saludable, mantenerse físicamente activo, socializar y estimular el cerebro”, afirma Lene Iben Hvidkjær, asesora profesional en demencia de la Asociación Danesa de Alzheimer (Alzheimerforeningen).

Formación de modelos adicionales

Los pacientes con sospecha de demencia serán examinados inicialmente por su propio médico, quien luego podrá derivarlos a una clínica de memoria. Y aquí es donde la espera puede ser larga.

“El problema es que, en pacientes con demencia en fase temprana, puede resultar muy difícil determinar con precisión el diagnóstico específico de demencia con las herramientas de cribado actuales. Las herramientas de cribado son caras y solo están disponibles en las clínicas de memoria, donde las listas de espera son muy largas. Las pruebas de cribado disponibles actualmente para los médicos de cabecera solo se pueden utilizar para evaluar el grado de deterioro cognitivo y no la causa subyacente. Esto significa que muchos de los pacientes derivados posteriormente resultan tener depresión en lugar de demencia, por ejemplo, lo que requiere una derivación completamente diferente”, afirma Anton Birn.

El equipo detrás de DemensAI está trabajando para establecer una colaboración con varias clínicas de memoria. A través de esta colaboración, su modelo obtendrá un conjunto de datos más grande con grabaciones de audio de las consultas, lo que permitirá al equipo entrenar aún más el modelo y hacerlo aún más preciso. El plan es utilizar 2024 para verificar el rendimiento del modelo antes de probarlo e implementarlo en las clínicas en 2025. DTU. M. S. J.