Investigadores desarrollan un innovador método para detectar el Alzheimer
Un enfoque innovador basado en el razonamiento de “cadena de pensamiento” en modelos de lenguaje y reconocimiento de voz está revolucionando la detección del Alzheimer. El novedoso método, desarrollado por un equipo liderado por investigadores de la Universidad de Corea, emplea modelos de lenguaje de gran escala para clasificar de manera efectiva entre casos de Alzheimer (AD) y no AD. La investigación destaca la creciente necesidad de abordar el reto del envejecimiento poblacional global y el impacto económico que implica.
La investigación gira en torno al uso del dataset de reconocimiento de demencia a través de habla espontánea (ADReSS), que se apoya en grabaciones de voz etiquetadas. Este dataset se utiliza como una herramienta clave para clasificar y diferenciar entre pacientes con y sin Alzheimer, proporcionando una precisión sin precedentes en la detección temprana de esta enfermedad neurodegenerativa.
En la práctica, el proceso comienza con el reconocimiento automático del habla que convierte el discurso a texto. Esta parte del sistema utiliza un modelo preentrenado llamado “Whisper”, que luego se ajusta específicamente para esta tarea mediante técnicas de ajuste sofisticadas.
Los investigadores han logrado mejorar un 16.7% el rendimiento relativo en comparación con otros métodos no basados en razonamiento de “cadena de pensamiento”. Además, se ha utilizado una metodología llamada Low-Rank Adaptation (LoRA) que mantiene la eficiencia mientras reduce los recursos computacionales necesarios, preservando el conocimiento existente en los modelos lingüísticos.
Según la Organización Mundial de la Salud, unos 50 millones de personas viven con demencia, con casi 10 millones de nuevos casos diagnosticados anualmente. En este contexto, la detección temprana juega un rol crucial en la mejora de los tratamientos y la mitigación del impacto en los pacientes y sus cuidadores.
Conclusión: Este estudio resalta una estrategia prometedora en la detección temprana del Alzheimer que no solo mejora el rendimiento diagnóstico, sino que también optimiza los recursos. Esta innovación podría marcar una diferencia significativa en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la salud, abriendo el camino para futuras investigaciones y aplicaciones en el cuidado de la salud de la población envejecida.