Perplexity lanza Computer, su plataforma para coordinar 19 modelos de IA en la nube
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Una nueva herramienta computacional desarrollada por la Universidad de Boston está transformando las evaluaciones de salud cognitiva basadas en voz. Según un estudio publicado en Alzheimer's & Dementia, este avance protege la privacidad de los pacientes mientras detecta signos de deterioro cognitivo.
La Facultad de Medicina Chobanian y Avedisian de la Universidad de Boston ha creado un marco que analiza grabaciones de voz digitales para identificar problemas cognitivos de manera no invasiva. El 14 de marzo de 2025, los investigadores anunciaron que este método puede detectar deterioro cognitivo leve (DCL) y demencia (DE) analizando aspectos como la velocidad del habla, la articulación y las pausas, pero también aborda un desafío importante: la privacidad.
El estudio señala que las grabaciones de voz contienen datos sensibles, como el género, el acento y el estado emocional, que podrían identificar a las personas. Esto genera preocupación por el riesgo de reidentificación cuando se procesan con sistemas automatizados.
Para resolverlo, el equipo liderado por Vijaya B. Kolachalama, profesor asociado de medicina, aplicó una técnica llamada cambio de tono. Este método altera el tono de la voz, subiéndolo o bajándolo, junto con modificaciones como ruido y ajustes temporales, para ocultar la identidad sin perder las características clave para el diagnóstico.
Utilizando datos del Estudio del Corazón de Framingham y el Banco de Demencia de Delaware, los investigadores probaron su herramienta. Los resultados mostraron que puede distinguir entre cognición normal, DCL y demencia con un 62% de precisión en un conjunto de datos y un 63% en otro, incluso con las voces ofuscadas.
Kolachalama explicó: “Demostramos que el cambio de tono mitiga los riesgos para la privacidad y preserva el valor diagnóstico de las características acústicas”. Este avance es una respuesta a una necesidad urgente en la medicina moderna.
El estudio destaca que los datos de voz son valiosos, pero su uso debe ser ético. Los investigadores proponen que esta herramienta podría sentar las bases para directrices estandarizadas que protejan a los pacientes en evaluaciones clínicas.
Millones de personas en el mundo enfrentan deterioro cognitivo, y métodos como este podrían mejorar su detección temprana. Sin embargo, el mal uso de datos sensibles sigue siendo un riesgo si no se toman medidas como esta.
Según Kolachalama, estos hallazgos, publicados en Alzheimer's & Dementia, abren el camino para integrar los datos de voz en la medicina de forma segura y práctica.
Este desarrollo en Boston muestra que la tecnología puede avanzar en la salud sin comprometer la privacidad de los pacientes.
Contienen datos como género y acento que pueden identificar a las personas, aumentando el riesgo de reidentificación.
Altera el tono de la voz para ocultar la identidad, preservando las características necesarias para evaluar la salud cognitiva.
Sí, logra una precisión del 62-63% al distinguir cognición normal, deterioro leve y demencia.
Crear directrices estandarizadas para usar datos de voz en medicina de manera ética y segura.
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