CURSO 2025-2026
TÍTULO DEL PROYECTO: Desarrollo de una solución
para la detección de diferentes patologías a partir de la voz haciendo uso de un modelo multimodal de Deep Learning Convocatoria Prototipos orientados al mercado en TCUE CURSO 2025-2026
Autor/a: María Lucía Velázquez Ganoza Tutor/a Académico: Gabriel Villarrubia González Sergio García González
Esta actuación se enmarca en el PLAN TCUE 2024-2027 financiado por la Junta de Castilla y León
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Contenid o
Introducción Objetivo general Objetivos específicos Aspectos innovadores Aplicación web Servidor backend Modelo multimodal
• Resultados • Conclusiones
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Introduc ción
Incremento deterioro cognitivo Importancia detección temprana Relación entre el habla y el deterioro Objetivo: crear una plataforma capaz de detectar el Alzhéimer u otras enfermedades utilizando la voz como biomarcador
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Introduc ción
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Objetivo s
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Objetivo general Desarrollar una plataforma de apoyo a profesionales sanitarios para la detección temprana del deterioro cognitivo mediante un modelo multimodal basado en la voz.
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Objetivos específicos • Procesar automáticamente muestras de voz. • Generar transcripciones de las grabaciones. • Clasificar el estado cognitivo mediante un modelo multimodal. • Mostrar la predicción y su nivel de confianza. • Gestionar usuarios, pacientes y pruebas clínicas. • Permitir la realimentación del modelo mediante fine-tuning.
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Aspectos relevantes
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Aspectos innovadores • Uso de la voz como biomarcador digital no invasivo • Enfoque multimodal • Orientación al español de España • Capacidad de evolución del sistema
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Demostración
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Aplicación web • Gestión de usuarios y pacientes • Realización de pruebas de voz • Consulta de resultados e historial • Supervisión y realimentación del modelo
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Servidor backend • Procesamiento y almacenamiento de las grabaciones de voz • Generación automática de transcripciones con Whisper • Preparación de los datos para el modelo multimodal • Ejecución de inferencias y devolución de resultados • Gestión de procesos de fine-tuning y reversión del modelo
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Modelo multimodal
• Análisis conjunto de voz, texto y datos clínicos • Rama acústica con EfficientNet-B2 sobre mel-espectrogramas • Rama textual con BERT preentrenado en español • Procesamiento de metadatos mediante una MLP • Clasificación final en HC, MCI o AD
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Resultados
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Resultados obtenidos • Clasificación en HC, MCI y AD • Integración completa del modelo en la plataforma • Flujo automatizado desde la grabación hasta el resultado • Viabilidad técnica demostrada como prototipo • Necesaria validación clínica
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Conclusion es
• Prototipo funcional desarrollado • Integración de IA multimodal en una herramienta clínica • Potencial de la voz para el cribado cognitivo • Aplicación sencilla y orientada a profesionales sanitarios • Base para futuras mejoras y validación clínica
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