ScreenIA
El proyecto ScreenIA tiene como objetivo desarrollar y validar un sistema de apoyo a la decisión clínica para la detección precoz de fases preclínicas de la demencia mediante técnicas de inteligencia artificial. La propuesta se basa en la integración de marcadores cognitivos digitales y biomarcadores de voz (semánticos y paralingüísticos) como herramientas accesibles, no invasivas y escalables para identificar cambios sutiles antes de la aparición de síntomas clínicos.
El proyecto adopta un enfoque multimodal e interdisciplinar, combinando datos conductuales, cognitivos y tecnológicos con modelos de aprendizaje automático y profundo para mejorar la sensibilidad y la especificidad del cribado precoz. Incluye la creación de un modelo predictivo integrado, la validación experimental del sistema y su aplicabilidad en entornos clínicos y comunitarios.
El impacto esperado es facilitar diagnósticos más tempranos, optimizar los recursos sanitarios y promover estrategias preventivas en poblaciones de riesgo, contribuyendo así a una atención más eficiente y personalizada frente al envejecimiento de la población.
Elementos clave de la participación de Ace
Desarrollo y aportación tecnológica: Ace aporta un sistema basado en biomarcadores de voz, derivado de investigaciones previas, que se integra con el sistema de evaluación cognitiva digital para construir el modelo predictivo multimodal del proyecto.
Validación clínica y científica: Participa en la validación de los biomarcadores digitales y en la evaluación de la eficacia y la precisión del modelo para detectar fases preclínicas de demencia, garantizando la relevancia clínica y la interpretabilidad de los resultados.
Participación en el consorcio y ejecución del proyecto: Ace es uno de los principales socios del consorcio (junto con IDES, INTRAS y la UNED) y participa en actividades de gestión, integración de datos, interoperabilidad y difusión a lo largo de los 36 meses de duración del proyecto.
