La investigadora, que ya había sido seleccionada como finalista, asegura que este reconocimiento supone “un impulso muy importante para consolidar la línea de investigación y ampliar su impacto clínico y social”. Además, destaca el valor colectivo del proyecto y la importancia de las colaboraciones interdisciplinarias.

También ha querido poner en relieve el papel de los pacientes y participantes en el estudio: “Este reconocimiento también es para ellos, que han confiado en el proyecto y han hecho posible avanzar en esta línea de investigación”.

Análisis del habla como biomarcador digital

El proyecto es la tesis doctoral de la investigadora, bajo la supervisión de la Dra. Amanda Rodríguez-Urrutia, la Dra. Maria Dolores Braquehais y el Dr. Josep Antoni Ramos-Quiroga. La propuesta se centra en el análisis automático del habla como biomarcador digital para la detección precoz y el seguimiento de la depresión. A partir de tecnologías de inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural y análisis acústico, el estudio explora cómo los patrones del lenguaje, tanto fonológicos como semánticos y sintácticos, pueden reflejar el estado emocional de una persona.

Este enfoque permitiría desarrollar herramientas rápidas, objetivas y no invasivas que complementen la evaluación clínica tradicional, especialmente útiles en entornos como la atención primaria, donde el tiempo de consulta es limitado y los síntomas psiquiátricos pueden quedar en segundo plano.

El proyecto se desarrolla en dos fases, que actualmente ya se encuentran avanzadas. Por un lado, el equipo ha publicado una revisión sistemática y metaanálisis en la revista JMIR Mental Health, que incluye 105 estudios sobre la precisión diagnóstica de este tipo de herramientas. Por otro lado, también se han publicado los primeros resultados de un estudio clínico longitudinal en Journal of Affective Disorders, realizado en el Hospital Universitario Vall d’Hebron en colaboración con AcceXible, una start-up que hasta ahora se ha centrado en modelos de análisis del habla para la detección del Alzheimer y el deterioro cognitivo. Los resultados muestran una buena capacidad del modelo para detectar la depresión, con un AUC de 0,86.

El siguiente paso será validar estos resultados a lo largo del tiempo, analizando si los marcadores del habla permiten detectar cambios en la sintomatología en seguimientos a 6 y 12 meses, un aspecto todavía poco explorado en la literatura científica.

Investigación interdisciplinaria con impacto clínico

Este proyecto se enmarca en una línea de investigación más amplia centrada en la identificación de marcadores objetivos y la integración de tecnologías digitales en la práctica psiquiátrica. Se desarrolla dentro de la Brain-Immune-Gut Unit (BIGU) del Vall d’Hebron, coordinada por la Dra. Amanda Rodríguez.

La investigadora destaca que lo que más la motiva es el potencial de transferencia directa a la práctica clínica: “Este tipo de investigación puede traducirse en mejoras reales para los pacientes, especialmente en términos de accesibilidad, personalización y seguimiento de los trastornos afectivos”.