Resumen

Recientemente, las aplicaciones de análisis de patrones de habla en la construcción de modelos predictivos de telediagnóstico y telemonitorización para diagnosticar la enfermedad de Parkinson han atraído a muchos investigadores. Para este propósito, existen varios conjuntos de datos de muestras de voz; el conjunto de datos de UCI llamado tiene una variedad de pruebas vocales, que incluyen vocales sostenidas, palabras, números y frases cortas recopiladas de un conjunto de ejercicios de habla para personas sanas y personas con la enfermedad de Parkinson (PWP). Algunos investigadores afirman que resumir las múltiples grabaciones de cada sujeto con las métricas de tendencia central y dispersión es una estrategia eficiente en la construcción de un modelo predictivo para la enfermedad de Parkinson. Sin embargo, han pasado por alto el punto de que un paciente con Parkinson puede mostrar más dificultad en la pronunciación de ciertos términos que en otros. Por lo tanto, resumir las pruebas vocales puede llevar a la pérdida de información valiosa. Para

• Materias:Información escalable Servicios de salud móviles Sistema de sensor corporal Aplicación móvil de datos Radiografías computarizadas
• Subjects:Scalable information Mobile health services Body sensor system Mobile data application Computerized X-rays
• Palabras claves:Análisis del patrón de habla; Telediagnóstico predictivo; Enfermedad de Parkinson; Muestras de voz; Conjunto de datos de UCI; Precisión de clasificación
• Keywords:Speech pattern analysis; Predictive telediagnosis; Parkinsons disease; Voice samples; UCI dataset; Classification accuracy