Desarrollo de herramienta de análisis de voz para el proceso de diagnóstico de deterioro cognitivo leve en pacientes de 45 a 65 años en la ciudad de Guayaquil.

Abstract

El deterioro cognitivo leve (DCL) presenta un declive en las funciones cognitivas, siendo un precursor de enfermedades neurodegenerativas como la demencia. El diagnóstico temprano es subjetivo, basado en síntomas interpretados por profesionales de la salud, lo que genera discrepancias. La identificación temprana es crucial, permitiendo aplicar estrategias y cambios en el estilo de vida que pueden ralentizar o prevenir enfermedades más graves como el Alzheimer. En Guayaquil, factores sociales, emocionales y expectativas influyen en la interpretación de síntomas, complicando la objetividad del diagnóstico. La falta de criterios universales y variabilidad en métodos de evaluación dificultan la detección. Las tecnologías como MRI y PET, aunque precisas, son costosas y no están disponibles en todos los centros médicos, reduciendo la precisión diagnóstica. El estudio busca desarrollar un enfoque automatizado para reducir la subjetividad en el diagnóstico de DCL en pacientes de 45 a 65 años en Guayaquil. La herramienta propuesta analiza la actividad vocal para mejorar la precisión diagnóstica. La investigación tiene beneficios directos al mejorar la calidad de vida de pacientes y permitir intervenciones tempranas. Además, proporcionaría datos más precisos sobre la prevalencia de DCL en la población, impactando las políticas de salud pública. La propuesta con un servicio web para extraer variables de voz mostró una efectividad inicial del 97.099%, evidenciando su capacidad de reconocer patrones vocales en diversos contextos. Tras el entrenamiento específico con grabaciones de adultos de Guayaquil, la efectividad aumentó al 99.155%, demostrando su adaptabilidad a particularidades locales y características vocales específicas.