Este artículo presenta un enfoque innovador que aprovecha los sistemas de asistentes de voz (EAV) para el diagnóstico temprano del deterioro cognitivo. Desarrollamos Cog-TiPRO, un novedoso marco para la detección del deterioro cognitivo, mediante el análisis de datos de comandos de voz recopilados de 35 adultos mayores (15 de los cuales interactuaron con el EAV a diario) durante 18 meses. Cog-TiPRO combina la extracción de características lingüísticas mediante el refinamiento de indicaciones repetidas basado en LLM, la extracción de características acústicas basada en HuBERT y el modelado temporal basado en Transformer. Con iTransformer, logramos una precisión del 73,80 % y una puntuación F1 del 72,67 % en la detección del deterioro cognitivo leve (DCL), lo que supone una mejora del 27,13 % con respecto a los métodos existentes. El enfoque LLM identificó las características lingüísticas que caracterizan los patrones de uso diario de comandos en personas con deterioro cognitivo.
