Diseño de una metodología para la detección de enfermedades neurodegenerativas a partir del análisis del habla

Abstract

Las enfermedades neurodegenerativas suponen un reto diagnóstico para la medicina actual además de ser un tema bastante amplio y complejo ya que afecta varias actividades que el cuerpo realiza como el equilibrio, el movimiento, el habla, la respiración y algunas funciones de corazón.
Al haber un abanico tan amplio de zonas afectadas, este trabajo se ha centrado en la función del habla de los pacientes. El uso de tecnologías del habla con el objetivo de identificar y analizar el habla ya existe hoy en día, pero para ello se requieren bases de datos que no son fáciles de obtener.
Por esta razón, la primera actividad y gran parte de este trabajo ha sido realizar una búsqueda exhaustiva de bases de datos existentes. Esta búsqueda ha tenido como objetivo tratar de conseguirlas para desarrollar y evaluar la metodología para la detección de enfermedades neurodegenerativas. Además, se han buscado y revisado estudios e investigaciones existentes relacionados con estas bases de datos.
Posteriormente, se ha desarrollado y estudiado un caso concreto de una de las bases de datos encontradas. Se ha seleccionado una base de datos de pacientes con Alzhéimer por tener una cantidad de grabaciones suficiente y un número razonable de personas.
Para ello, se han utilizado técnicas de tratamiento digital de la voz y un modelo de clasificación de patrones denominado RandomForest. El objetivo de este estudio ha sido realizar una primera aproximación al diseño de un sistema de análisis del habla orientado a apoyar el diagnóstico de pacientes de Alzhéimer.