Abstract:
La Enfermedad de Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más prevalente,
afectando al 1% de la población mundial, unos 10 millones de personas. El diagnóstico
temprano actualmente no es viable antes de que aparezcan síntomas motores avanzados,
indicativos de una pérdida significativa de neuronas dopaminérgicas. Se necesita desarrollar
herramientas no invasivas para detectarla de manera temprana, lo que podría permitir
tratamientos oportunos y una vida más saludable para los pacientes.
El estudio analizó 600 archivos de audio .wav, divididos entre pacientes sanos y con
Parkinson, en seis tareas diadococinesias. Se emplearon máquinas de soporte de vectores
y regresión logística para entrenar modelos de aprendizaje supervisado, evaluando diferentes
características acústicas y el impacto de incluir cromas. La adición de cromas mejoró
significativamente el rendimiento de los modelos. Se compararon diversos dispositivos de
grabación, sugiriendo que, en una cabina de grabación, un celular podría ser una alternativa
al micrófono profesional. Sin embargo, los datos de audio de los sujetos de prueba no se
incorporaron al conjunto de datos de entrenamiento debido a diferencias de edad. (LA)
