By 2050, over 150 million people will be diagnosed neurodegenerative disorders, mainly including Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease, and frontotemporal dementia. This scenario has spurred a quest for objective, affordable, scalable markers to improve early detection and symptom monitoring. Prominent among these efforts is automated speech and language analysis (ASLA), with several papers demonstrating its potential to boost current assessment procedures. Yet, how do we translate research findings into clinical resources? How do we move from published results to usable tools? These questions motivated the development of the Toolkit to Examine Lifelike Language (TELL), a novel speech testing app to gain insights on brain health.

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Para 2050, más de 150 millones de personas sufrirán algún trastorno neurodegenerativo, como la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson o la demencia frontotemporal. Ello motiva la búsqueda de marcadores objetivos, asequibles y escalables para mejorar la detección precoz y el monitoreo de los síntomas. Entre estos esfuerzos se destaca el análisis automatizado del habla y el lenguaje (AAHL). De hecho, múltiples investigaciones avalan su potencial para mejorar los procedimientos de evaluación actuales. Ahora bien, ¿cómo convertir los resultados científicos en recursos clínicos? ¿Cómo pasar del paper a herramientas de utilidad práctica? De estas preguntas surgió Toolkit to Examine Lifelike Language (TELL), una app para evaluar el habla al servicio de la salud cerebral.

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