DESARROLLO DE MARCADORES ACÚSTICOS Y LINGÜÍSTICOS PARA LA DETECCIÓN AUTOMATICA DE ESTADOS COGNITIVOS EN ADULTOS MAYORES QUECHUA HABLANTES

El uso de herramientas de procesamiento del lenguaje natural (LN) viene teniendo un impacto importante en los últimos años. La mayor investigación se ha observado en lenguas “dominantes” como el inglés, pero muy poco en lenguas consideradas de escasos-recursos como el quechua. Por otro lado, el progresivo envejecimiento poblacional trae consigo una serie de desafíos a nivel sociosanitario que incluyen a las enfermedades neurodegenerativas. Estos desafíos son más notorios en población de zonas rurales, puesto que los protocolos diagnósticos son costosos, el número de especialistas es escaso, muchos de ellos no han sido validados en lengua materna y tienen poca validez ecológica. Por el contrario, las herramientas de lenguaje natural tienen un coste relativamente bajo, puede ser aplicado por personal no especializado y tiene una alta validez ecológica (ej. narrar un recuerdo feliz). Por ello, consideramos que los avances en el desarrollo de estos algoritmos podrían tener un impacto importante en el apoyo en la evaluación y diferenciación de pacientes quechua hablantes con demencia. Por ello, nos hemos propuesto crear un set de datos en Quechua Collao, así como validar los marcadores acústicos y lingüísticos extraídos del quechua Collao que sean sensibles para detectar a adultos mayores con indicadores de demencia. Para el cumplimiento del objetivo general hemos considerado lo siguientes objetivos específicos: 1. Desarrollar un corpus (dataset) de habla en Quechua Collao. En esta fase traduciremos y se adaptará a la plataforma de evaluación, las tareas para versión en quechua. Además, entrenaremos evaluadores en las tareas, quienes luego evaluarán a sujetos sanos entre 40 y 80 años (n=100). 2. Extraer las características acústicas y lingüísticas del dataset de quechua. Iniciaremos con el preprocesamiento de la señal acústica para luego realizar la transcripción y extracción de características acústicas y lingüísticas. 3. Validar las métricas de lenguaje natural extraídas con algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) en una cohorte de adultos mayores sanos y con deterioro cognitivo. Para ello evaluaremos a una muestra clínica de pacientes con deterioro cognitivo y sanos. Luego haremos análisis unidimensionales y multidimensionales de las métricas obtenidas. Finalmente, haremos las comparaciones de los clasificadores acústicos y lingüísticos más sensibles para la detección de participantes con deterioro cognitivo (curvas ROC). Esperamos desarrollar medidas robustas y con una alta escalabilidad que nos permitan apoyar en los procesos diagnósticos en demencia, así como el desarrollo de herramientas basadas en un corpus de habla en quechua que permitan no solo profundizar en su investigación, sino también en su preservación. Así mismo buscamos divulgar conocimiento a partir de la aceptación para publicación de dos artículos de investigación y de la presentación de resultados a la comunidad académica y a entidades de salud de la región Arequipa. Finalmente buscamos formar investigadores trabajando con dos tesistas de postgrado, quienes realizarán sus tesis con actividades vinculadas a los objetivos de la propuesta.