La investigadora Maryam Zolnoori, de Columbia University, desarrolla herramientas que analizan conversaciones para ayudar a identificar posibles riesgos de Alzheimer y otras demencias.

Durante septiembre, Mes Mundial del Alzheimer, investigadores y organizaciones internacionales vuelven a poner el foco en la importancia de detectar oportunamente el deterioro cognitivo y facilitar el acceso de los pacientes a evaluaciones, tratamientos y servicios de apoyo.

Dentro de ese esfuerzo se encuentra el trabajo de Maryam Zolnoori, profesora asistente de Investigación en Ciencias de la Salud en la Escuela de Enfermería de Columbia University. Su equipo estudia cómo la inteligencia artificial puede analizar el habla e identificar patrones relacionados con el deterioro cognitivo.

El objetivo no es sustituir a los médicos ni diagnosticar la enfermedad de Alzheimer mediante una conversación. La tecnología busca funcionar como una herramienta de evaluación inicial que permita reconocer posibles señales de riesgo y determinar qué pacientes deberían recibir una evaluación neurológica más completa.

¿Qué puede revelar la manera de hablar?

El deterioro cognitivo puede producir cambios en lo que una persona dice y en la forma en que lo expresa. Los sistemas desarrollados por el equipo de Zolnoori estudian tanto las características lingüísticas de una conversación como determinados elementos acústicos de la voz.

Para realizar este análisis, los investigadores utilizan modelos de inteligencia artificial entrenados para procesar el lenguaje y el sonido. Los algoritmos buscan relaciones entre los patrones del habla y distintas condiciones cognitivas, incluyendo el deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer.

Una de las herramientas desarrolladas por el equipo se llama SpeechCARE. Este sistema combina información acústica, lingüística y demográfica para evaluar grabaciones de voz.

En un estudio publicado en 2025, SpeechCARE fue evaluado con información correspondiente a 2,058 participantes. Los datos incluían personas sin deterioro cognitivo, pacientes con deterioro cognitivo leve y personas con Alzheimer. También incluían conversaciones en inglés, español y mandarín.

Los resultados demostraron que el análisis automatizado del habla tiene potencial como método no invasivo para apoyar la evaluación cognitiva. Sin embargo, los investigadores advierten que estos modelos todavía necesitan validación adicional antes de utilizarse de manera generalizada en la atención médica.

Reconocimiento del Instituto Nacional sobre el Envejecimiento

SpeechCARE participó en el desafío PREPARE, una competencia promovida por el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento de Estados Unidos para impulsar métodos innovadores, precisos y representativos que permitan anticipar el riesgo de Alzheimer y otras demencias.

En la segunda fase de la competencia, el equipo recibió un reconocimiento especial por el procesamiento de los datos y un premio adicional por la capacidad del sistema para explicar los factores que influyen en sus resultados.

Esta explicabilidad es especialmente importante en medicina. No es suficiente que un algoritmo produzca una clasificación: los profesionales de la salud necesitan comprender qué características lingüísticas o acústicas llevaron al sistema a señalar un posible riesgo.

En la tercera fase, SpeechCARE recibió además un premio por la claridad, reproducibilidad y facilidad de uso de su código. En total, el equipo obtuvo tres reconocimientos durante las fases 2 y 3 de la competencia.

Aplicación en la atención médica domiciliaria

Una de las posibles aplicaciones de esta tecnología se encuentra en la atención médica domiciliaria. Las conversaciones habituales entre pacientes y profesionales de enfermería podrían ayudar a detectar cambios cognitivos que, de otra manera, pasarían inadvertidos.

Zolnoori y su equipo trabajan en modelos y prototipos que eventualmente podrían integrarse a estos entornos clínicos. La meta es ofrecer a los profesionales una herramienta adicional para identificar a pacientes que necesitan seguimiento, sin recurrir inicialmente a procedimientos invasivos o costosos.

Columbia University informó que el equipo también está desarrollando un estudio financiado por el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento con aproximadamente 300 pacientes para evaluar una herramienta de detección basada en el habla dentro de servicios de atención domiciliaria.

Otra prioridad es comprobar que los sistemas funcionen adecuadamente con poblaciones racial, étnica y lingüísticamente diversas. Los algoritmos de reconocimiento de voz pueden presentar diferencias de precisión entre grupos, especialmente cuando los datos utilizados para entrenarlos no representan suficientemente a toda la población.

Por esa razón, la investigación de Zolnoori incluye el análisis de posibles sesgos y el desarrollo de métodos que permitan ofrecer evaluaciones más equitativas.

Una herramienta prometedora, pero todavía experimental

El análisis del habla mediante inteligencia artificial podría convertirse en una alternativa accesible y escalable para apoyar la detección temprana del deterioro cognitivo. También podría facilitar que más pacientes sean derivados oportunamente a especialistas.

No obstante, estos sistemas todavía se encuentran en etapa de investigación. Una grabación de voz o el resultado de un algoritmo no reemplazan una evaluación médica, neurológica o neuropsicológica.

El potencial de esta tecnología radica en ayudar a reconocer señales que merecen atención y facilitar una intervención más temprana. Precisamente, la campaña del Mes Mundial del Alzheimer 2026 destaca que un diagnóstico oportuno puede abrir el acceso a tratamientos, planificación y servicios de apoyo para pacientes y cuidadores.