Objetivos: La evaluación neuropsicológica mediante herramientas digitales es accesible, fiable, económica, escalable y capaz de contemplar numerosas variables, algunas inaccesibles para la evaluación ordinaria. Es preciso demostrar su validez e identificar las circunstancias que puedan generar errores.

Material y métodos: Estudio multi-cohorte de 353 individuos diagnosticados, tras una extensa evaluación clínica y neuropsicológica como: cognitivamente normales, deterioro cognitivo ligero o demencia. Se les aplicaron tres pruebas de lenguaje presentadas y registradas digitalmente: fluidez verbal semántica, descripción de una imagen y una pregunta abierta. Se identificaron en estos registros 152 variables lingüísticas y acústicas extraídas de la literatura científica con las que se entrenó y validó un algoritmo de clasificación binario. La clasificación propuesta por este algoritmo (normal vs deterioro cognitivo) fue comparada con el gold-standard del diagnóstico clínico y se obtuvieron su sensibilidad, especificidad y área bajo la curva ROC (AUC).

Resultados: Las variables discriminativas más relevantes fueron: número de animales, número de clústeres temporales, número de cambios de categorías y número de palabras en los primeros 30 segundos en la descripción de la imagen.

Conclusión: Los registros digitales de pruebas neuropsicológicas sencillas permiten obtener variables de voz y del lenguaje cuyo análisis mediante algoritmos predictivos de clasificación ofrece un buen diagnóstico de cribado. El estudio de una población multi-cohorte ofrece resultados robustos al aumentar la diversidad sociodemográfica y clínica de la muestra.