Introducción
En la actualidad, los instrumentos de cribado de las condiciones mentales tienen como desventaja un diagnóstico tardío. En el caso del deterioro cognitivo la prueba más común es el minimental, presentando baja sensibilidad para una detección en etapas tempranas. En depresión, se usan escalas psicométricas, que suelen percibirse como intrusivas, por lo que las respuestas acaban siendo sesgadas para cumplir los estereotipos sociales, reduciendo así su poder de detección en etapas tempranas.
Las técnicas de análisis del habla pueden suponer un salto cualitativo como herramienta en el cribado del deterioro cognitivo y la depresión, a partir de un análisis semántico-lingüístico y acústico, permitiendo, una evaluación ágil, autoadministrada y en remoto.
objetivos
En un programa de rehabilitación cardiaca virtual en pacientes con insuficiencia cardiaca se recogió la voz de 26 pacientes a través de una aplicación, realizando los test en la visita de inicio y final (6 semanas después).
Métodos
Las pruebas realizadas en esta batería son: fluidez verbal-semántica, descripción de una imagen y respuesta a una pregunta abierta. A partir de estos registros de audio, se extrajeron múltiples variables acústicas utilizando un banco de filtros para su procesamiento, así como variables léxicas derivadas de la transcripción de estos.
Posteriormente, estos datos fueron sometidos a diferentes algoritmos de aprendizaje automático, para evaluar las habilidades cognitivas de los pacientes (excelente, bueno, alterado), así como determinar su estado emocional (alto, medio o bajo bienestar).
Los 26 pacientes incluidos tenían una edad media de 62.5 años (σ 9.40), 20% mujeres y 80% hombres.
resultados
Este tipo de herramientas es interesante en programas sanitarios remotos por su facilidad de administración. Aportan información útil y cuantificable sobre las habilidades cognitivas y el estado de ánimo de los pacientes y permite monitorizar su evolución para así poder determinar qué intervención médica tomar.