Resumen

La enfermedad de Parkinson (EP) es una de las enfermedades neurológicas más comunes y graves. Se ha informado que los trastornos en la voz son biomarcadores tempranos de la enfermedad. Por lo tanto, el desarrollo de una herramienta de diagnóstico de la EP ayudará en el diagnóstico temprano de la enfermedad. Además, un sistema inteligente desarrollado para la clasificación binaria de la EP y controles sanos también puede ser explotado en el futuro como un instrumento para el diagnóstico prodromal. Es importante destacar que los pacientes con trastorno del comportamiento del sueño con movimientos oculares rápidos (RBD) representan un buen modelo ya que desarrollan la EP con una alta probabilidad. Se ha demostrado que los leves trastornos en el habla y la voz pueden ser marcadores sensibles de la EP preclínica. En este estudio, proponemos la detección de la EP mediante la extracción de características cepstrales de las señales de voz recopiladas de personas con EP y sujetos sanos. Para clasificar las características extraídas, proponemos utilizar la reducción de dimensionalidad a través del análisis discriminante lineal y la clasificación a través de máquinas de vectores de soporte. Para validar la efectividad del método propuesto, también desarrollamos diez modelos de aprendizaje automático diferentes. Se observó que el método propuesto produce un área bajo la curva (AUC) del 88%, una sensibilidad del 73.33% y una especificidad del 84%. Además, el sistema inteligente propuesto se simuló utilizando múltiples tipos de bases de datos de voz disponibles públicamente. Además, los datos se recopilaron de pacientes en estado activo. Los resultados obtenidos en la base de datos pública son prometedores en comparación con trabajos previamente publicados.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Enfermedad de parkinson; Alteración de la voz; Herramienta diagnóstica; Clasificación binaria; Trastorno del comportamiento del sueño por movimientos oculares rápidos; Detección preclínica del tp
• Keywords:Parkinsons disease; Voice impairment; Diagnostic tool; Binary classification; Rapid eye movement sleep behaviour disorder; Preclinical pd detection