DOI: https://doi.org/10.60647/F1GB-JP77
Resumen: El cerebro suele estudiarse con tecnologías avanzadas, pero también puede entenderse a través de algo cotidiano: el habla. La forma en que hablamos puede dar pistas sobre cómo funcionan procesos como la memoria, la atención y la organización de ideas.
Hoy en día, la inteligencia artificial permite analizar estos detalles con gran precisión. No solo reconoce palabras, sino que mide aspectos como la velocidad al hablar, la entonación o la duración de las pausas. Con esta información, es posible detectar cambios sutiles que muchas veces pasan desapercibidos en una conversación normal.
Este tipo de análisis resulta especialmente útil para identificar a tiempo condiciones como el deterioro cognitivo leve, una etapa previa a enfermedades como el Alzheimer. También puede ayudar a detectar señales de depresión u otros trastornos, que se reflejan en una voz más lenta o con menos expresividad.
En este contexto, el habla se convierte en una herramienta sencilla, accesible y no invasiva para asomarse al funcionamiento del cerebro. Escuchar cómo hablamos, con ayuda de la tecnología, puede ayudar a detectar problemas a tiempo y mejorar la calidad de vida.
Palabras clave: Deterioro cognitivo leve; Inteligencia artificial; Biomarcadores del lenguaje
El cerebro es uno de los órganos más fascinantes y enigmáticos del cuerpo humano. Para entender qué ocurre dentro de esa “caja negra”, científicos de todo el mundo han desarrollado una gran variedad de herramientas: sensores que registran la actividad eléctrica, técnicas que utilizan luz para observar el flujo sanguíneo y métodos basados en campos magnéticos que permiten asomarse, indirectamente, a su funcionamiento.
Sin embargo, no todas las formas de estudiar el cerebro requieren equipos complejos. Existe una vía más cotidiana y accesible: el análisis del habla. La manera en que hablamos —lo que decimos y cómo lo decimos— puede ofrecer pistas valiosas sobre lo que ocurre en nuestra mente.
Por ejemplo, esas pequeñas pausas cuando olvidamos el nombre de algo, los momentos en que repetimos palabras, tartamudeamos o corregimos una frase a mitad de camino. Aunque suelen parecer detalles sin importancia, estos “tropiezos” del lenguaje pueden reflejar procesos internos relacionados con la memoria, la atención y la organización de las ideas (Fraser et al., 2019).
No solo importa qué tan fluido hablamos, también importa cómo suena nuestra voz. Por ejemplo, si hablamos más lento o más rápido de lo normal, si nuestra voz suena más plana o con menos emoción, o si hacemos muchas pausas, todo eso puede ser una señal. A veces cuesta mantener una idea clara y terminamos diciendo las cosas de forma desordenada. Estos cambios, que prácticamente pasan inadvertidos, forman parte de nuestro lenguaje y pueden reflejar cómo está funcionando nuestro cerebro.
Aquí es donde entra la inteligencia artificial. Hoy en día, existen sistemas capaces de “escuchar” el habla y analizarla de forma muy detallada. Estos sistemas no solo reconocen palabras, sino que también miden aspectos como la duración de las pausas, la velocidad al hablar, la entonación, la intensidad de la voz y los cambios en la expresividad emocional. Toda esta información se transforma en datos. Por ejemplo, un sistema puede calcular cuántas pausas hace una persona por minuto, cuánto duran, qué tan variable es su tono de voz o qué tan consistente es su ritmo al hablar. También puede detectar patrones más complejos, como rodeos para explicar algo cuyo nombre no se recuerda (circunloquios), repeticiones frecuentes o cambios en la estructura de las frases (Eyigoz et al., 2020).
También la inteligencia artificial nos apoya para identificar patrones que se asocian con distintos estados cognitivos y emocionales. Esto permite detectar cambios sutiles, los cuales son muy difíciles de apreciar por nosotros en una conversación cotidiana.
Gracias a este tipo de análisis es posible identificar el deterioro cognitivo leve (DCL), una condición que suele presentarse en adultos mayores, considerada una etapa intermedia entre el envejecimiento normal y la demencia, como el Alzheimer (Robin et al., 2020). En estos casos, el habla puede volverse más lenta, con más pausas y mayor dificultad para encontrar palabras (Alzheimer’s Association, 2023).
En este contexto, en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) estamos desarrollando un proyecto enfocado en la detección oportuna del DCL mediante el uso de inteligencia artificial aplicada al análisis del habla. Este estudio parte de la necesidad de mejorar la detección temprana de esta condición, la cual es difícil de determinar debido a limitaciones en el acceso a herramientas diagnósticas especializadas y a la percepción errónea de sus síntomas como parte del envejecimiento natural. Asimismo, se reconoce que en el adulto mayor la depresión crónica puede superponerse clínicamente con el deterioro cognitivo, dificultando su identificación precisa; cuando no es abordada oportunamente, puede contribuir a la progresión y exacerbación de las alteraciones cognitivas (Subramanian et al., 2024). Por ello, se busca identificar patrones en el lenguaje que funcionan como biomarcadores tempranos de deterioro cognitivo.
Nuestro proyecto propone el desarrollo de un sistema automatizado capaz de analizar señales de voz y detectar variaciones asociadas al DCL, permitiendo así apoyar el diagnóstico desde etapas iniciales (Tóth et al., 2018). Para ello, se está trabajando en un estudio longitudinal que incluye la evaluación periódica de los participantes, así como la integración de herramientas tecnológicas para el procesamiento de bioseñales y datos cognitivos. El objetivo final es generar una herramienta innovadora, no invasiva y de bajo costo que facilite el acceso al diagnóstico en el primer nivel de atención, contribuyendo a una intervención más temprana y a la mejora en la calidad de vida de los pacientes.
Por otro lado, no todos los cambios en el lenguaje están asociados únicamente al envejecimiento. También existen condiciones que pueden presentarse en personas jóvenes. Por ejemplo, en el trastorno depresivo mayor es común observar un habla más lenta, con menor energía, pausas más largas y una expresividad emocional reducida. La voz puede sonar más apagada o monótona, reflejando síntomas de este trastorno. Lamentablemente, en algunos casos, el trastorno depresivo mayor deriva en conducta suicida. Por lo que tener una herramienta automática basada en estos patrones en la voz podría ser vital para las personas en riesgo en aras de evitar desenlaces fatales.
De manera similar, otros trastornos neurológicos y del neurodesarrollo también pueden manifestarse en el lenguaje. Esto refuerza la idea de que el habla no solo comunica pensamientos, sino que también revela cómo está funcionando nuestro cerebro en distintos niveles.
Identificar estas señales a tiempo es fundamental. Permite buscar ayuda, realizar evaluaciones más profundas y, en muchos casos, intervenir de forma oportuna para mejorar la calidad de vida. Sin embargo, la identificación precisa de las características del lenguaje que se alteran de manera significativa en el deterioro cognitivo leve –o en cualquier otra condición–representa un reto clave, pero también una oportunidad para comprender con mayor profundidad cómo se manifiestan los cambios cognitivos a través del habla.
En este sentido, sin necesidad de entrar directamente al cerebro, el lenguaje se convierte en una ventana accesible y poderosa. Escuchar cómo hablamos y analizarlo con ayuda de la inteligencia artificial, nos permite “echar un vistazo” a nuestro pensamiento y entender mejor tanto nuestra salud cognitiva como emocional.
