Nerea Más, Claudia Rocamora y Cristina Vlasceanu, premiadas por su investigación sobre el cribado precoz del deterioro cognitivo mediante análisis de la voz con inteligencia artificial
La innovación tecnológica aplicada al cuidado de la salud encuentra en la Enfermería uno de sus ámbitos de mayor proyección. En ese cruce entre práctica clínica, envejecimiento poblacional e inteligencia artificial se sitúa el trabajo de tres alumnas del Grado en Enfermería de la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH) de Elche, reconocidas con el primer premio en el Congreso Nacional de Inteligencia Artificial en Enfermería.
Nerea Más Piedecausa, Claudia Rocamora Gutiérrez y Cristina Georgiana Vlasceanu han sido galardonadas por su investigación sobre el cribado precoz del deterioro cognitivo mediante análisis automatizado de la voz.
El trabajo, desarrollado bajo la tutela de la profesora doctora M. T. Pinedo Velázquez, analiza la evidencia científica sobre el uso de biomarcadores vocales y algoritmos de inteligencia artificial para detectar signos tempranos de deterioro cognitivo, especialmente en personas mayores.
Inteligencia artificial en Enfermería para la detección precoz
La investigación parte de una realidad cada vez más presente en el ámbito sanitario: el envejecimiento progresivo de la población y el aumento de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer.
La detección precoz resulta clave para iniciar intervenciones terapéuticas y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Sin embargo, los métodos diagnósticos tradicionales suelen ser tardíos, costosos y requieren profesionales especializados.
Frente a ello, el estudio plantea una alternativa basada en la inteligencia artificial en Enfermería: el análisis de la voz como herramienta de cribado precoz.
La voz como biomarcador en la inteligencia artificial aplicada a la salud
La investigación identifica biomarcadores vocales relevantes, como la velocidad del habla, la duración de las pausas, la entonación o la fluidez verbal.
Determinados cambios en estos parámetros pueden reflejar alteraciones cognitivas en fases iniciales, incluso antes de la aparición de síntomas clínicos evidentes.
La inteligencia artificial permite analizar estos patrones de forma automatizada, alcanzando una alta precisión en la detección. Algunos modelos presentan valores cercanos a 0,88 en capacidad diagnóstica, lo que refuerza su potencial como herramienta sanitaria.
Aplicación de la Inteligencia Artificial en la práctica enfermera
Uno de los aspectos más valorados del trabajo es su aplicabilidad directa en la práctica enfermera.
Las autoras sitúan el uso de esta tecnología en entornos como la atención primaria, residencias o atención domiciliaria, donde los profesionales de Enfermería son el primer punto de contacto con el paciente.
Una grabación de voz durante una consulta podría facilitar la detección temprana de deterioro cognitivo y permitir una derivación más rápida a servicios especializados.
Además, el seguimiento mediante dispositivos cotidianos abre nuevas posibilidades de monitorización no invasiva en el entorno del paciente.
Una investigación aplicada a los retos actuales del sistema sanitario
Aunque el estudio reconoce limitaciones, como la necesidad de validar estas herramientas en entornos clínicos reales, sus conclusiones apuntan a una línea de investigación con gran proyección.
La inteligencia artificial aplicada al análisis de la voz representa una oportunidad para avanzar en la detección precoz del deterioro cognitivo y mejorar la atención sanitaria.
Para la profesora Maite Pinedo, este reconocimiento pone en valor la capacidad de trasladar la investigación académica a mejoras reales en el sistema de salud.
