Nerea Más, Claudia Rocamora y Cristina Vlasceanu, alumnas del Grado en Enfermería de la Universidad CEU Cardenal Herrera de Elche, han sido galardonadas con el primer premio en el Congreso Nacional de Inteligencia Artificial en Enfermería. Su investigación se centra en el cribado precoz del deterioro cognitivo a través del análisis de la voz utilizando inteligencia artificial.
El trabajo, supervisado por la profesora doctora M. T. Pinedo Velázquez, aborda la creciente preocupación por el envejecimiento de la población y el aumento de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. La detección temprana es crucial para iniciar tratamientos que mejoren la calidad de vida de los pacientes, pero los métodos diagnósticos convencionales suelen ser costosos y requieren personal especializado.
Innovación en la detección del deterioro cognitivo
La propuesta presentada por las tres estudiantes representa una alternativa innovadora: utilizar el análisis automatizado de la voz como herramienta para detectar signos tempranos de deterioro cognitivo. Este enfoque se basa en identificar biomarcadores vocales significativos, como la velocidad del habla, duración de las pausas y fluidez verbal.
Cambios en estos parámetros pueden indicar alteraciones cognitivas incluso antes de que aparezcan síntomas clínicos evidentes. La inteligencia artificial permite un análisis preciso y automatizado, logrando modelos diagnósticos con valores cercanos a 0,88 en capacidad detectiva, lo que subraya su potencial en el ámbito sanitario.
Aplicabilidad práctica en enfermería
Uno de los aspectos más destacados del estudio es su aplicabilidad directa a la práctica enfermera. Las autoras sugieren que esta tecnología puede implementarse en contextos como atención primaria, residencias o cuidados domiciliarios, donde los profesionales de enfermería son el primer contacto con los pacientes.
Una simple grabación de voz durante una consulta podría facilitar la identificación temprana del deterioro cognitivo y permitir derivaciones más rápidas a servicios especializados. Además, el uso de dispositivos cotidianos para monitoreo no invasivo abre nuevas posibilidades para seguir la salud del paciente desde su entorno habitual.
Retos y proyecciones futuras
A pesar de las limitaciones reconocidas en el estudio, como la necesidad de validar estas herramientas en entornos clínicos reales, sus conclusiones apuntan hacia una línea prometedora de investigación. La inteligencia artificial aplicada al análisis vocal ofrece una oportunidad significativa para mejorar la detección precoz del deterioro cognitivo y optimizar la atención sanitaria.
La profesora Maite Pinedo destaca que este reconocimiento resalta la importancia de traducir investigaciones académicas en mejoras tangibles dentro del sistema sanitario.
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