[ca] Introducció: En aquesta recerca hem investigat diferents mètodes d'aprenentatge automàtic basats en l'anàlisi de bio-sons per a la identificació automàtica de diferents malalties. Concretament, vam realitzar tres estudis per investigar la identificació automàtica de l'afectació bulbar en pacients amb esclerosi lateral amiotròfia (ELA) mitjançant anàlisis de veu. Addicionalment, es va realitzar un estudi per detectar casos positius de COVID-19 mitjançant la identificació automàtica de tos COVID-19. El subcomitè bulbar del Northeast Amyotrophic Lateral Sclerosis Consortium (NEALS) va publicar una declaració recent sobre la necessitat d'enfocaments basats en paràmetres objectius per diagnosticar l'afectació bulbar en pacients amb ELA. L'afectació bulbar és un terme que s'utilitza en l'ELA que fa referència al deteriorament de les neurones motores a la zona corticobulbar del tronc cerebral que provoca una disfunció de la parla i de la deglució. Un dels primers símptomes d'afectació bulbar és el deteriorament de la veu, caracteritzat per una articulació greument defectuosa, parla laboriosa i extremadament lenta, hipernasalitat marcada i aspror severa. L'afectació bulbar requereix intervencions ben coordinades i ben temporitzades. Per tant, la detecció precoç és crucial per millorar la qualitat de vida i allargar l'esperança de vida dels pacients amb ELA. Recentment, els esforços de recerca s'han centrat en l'anàlisi de la veu per captar aquesta disfunció. De manera anàloga, la fàcil detecció de la COVID-19 és un repte. Les proves biològiques no són prou precises. L'èxit en la lluita contra nous brots depèn no només de l'eficiència de les proves utilitzades, sinó també del cost, del temps transcorregut i del nombre de proves que es poden fer massivament. La nostra proposta dona una solució a aquest repte. Mètodes: S'han desenvolupat tres estudis per a la detecció automatitzada de l'afectació bulbar en pacients amb ELA mitjançant models d'aprenentatge automàtic i l'anàlisi de bio-sons. El primer estudi va consistir en desenvolupar una metodologia per diagnosticar eficaçment l'afectació bulbar a través dels paràmetres acústics de les vocals pronunciades en castellà. El mètode es va centrar en l'extracció de característiques del subsistema fonatori: fluctuació, brillantor, relació harmònica-soroll i to, a partir de la pronunciació de les cinc vocals espanyoles. A continuació, vam utilitzar diversos algorismes de classificació supervisats, precedits per l'anàlisi de components principals de les característiques obtingudes. En el segon estudi, vam dissenyar una nova metodologia per a la detecció automàtica de l'afectació bulbar basada en característiques del subsistema fonatori i de temps-freqüència. La metodologia es va centrar en proporcionar un conjunt de 50 característiques per detectar aquesta deficiència en homes i dones a partir de la pronunciació de les cinc vocals espanyoles. A continuació, es va utilitzar l'anàlisi multivariant de la variància per seleccionar les característiques estadísticament significatives i es van ajustar els models de classificacions supervisades m'és habituals en el diagnòstic clínic per analitzar el seu rendiment. El tercer estudi va consistir en proporcionar una nova metodologia per detectar automàticament aquesta disfunció en les primeres etapes de la malaltia. La metodologia es va centrar en la creació d'una empremta digital de la veu basada en un patró generat a partir dels components quasi periòdics d'una porció constant de cadascuna de les cinc vocals espanyoles i del càlcul dels cinc components principals i independents d'aquest patró. Després es van obtenir un conjunt de característiques estadísticament significatives i es van implementar els models de classificació supervisats i semi-supervisats més comuns. A més, es va realitzar un quart i darrer estudi per dissenyar una metodologia rapida i eficient de lliure disposició per a la detecció automàtica de la COVID-19 en fitxers d'àudio en brut. La metodologia es va basar en l'extracció automàtica de les característiques temps-freqüència de la tos i de la selecció d'aquelles més significatives per diagnosticar la COVID-19 mitjançant algoritmes d'aprenentatge automàtic supervisat. Resultats: En el primer estudi, les support vector machines van tenir un rendiment millor (Precisió 95,8 %) que els models analitzats en la literatura. També mostrem com el model pot millorar el diagnòstic humà, que sovint pot cometre errors en el diagnòstic de l'afectació bulbar. En el segon estudi, vam obtenir un conjunt de característiques estadísticament significatives per a homes i dones per captar aquesta disfunció. La precisió obtinguda (98,01 % amb random forest per a les dones i 96,10 % amb random forest per als homes), va superar els resultats dels models del nostre primer estudi i la dels models trobats, fins ara, a la literatura. En el tercer estudi, el model random forest va obtenir la millor Precisió (93,5%). A més, comparant directament pacients amb ELA amb i sense aquesta disfunció, les support vector machines van obtenir un 91, 0% de precisió i un 100, 0% de Especificitat. El nostre model va proporcionar una anotació alternativa de subjectes bulbars i no bulbars mitjançant algoritmes d'aprenentatge automàtic semi-supervisat que van millorar encara més el rendiment de la nostra proposta. En el quart estudi, el model random forest va obtenir un millor rendiment en la detecció de la tos de la COVID-19 que la resta de models analitzats. Es va obtenir una Precisió propera al 90%. Conclusions: Els resultats obtinguts són molt encoratjadors i demostren l'eficiència i l'aplicabilitat de models d'aprenentatge automàtic i de l'anàlisi de bio-sons per a la detecció automatitzada de determinades malalties. Pot ser una eina adequada per als equips clínics multidisciplinaris per ajudar en el diagnòstic de l'ELA, en particular per millorar el diagnòstic d'afectació bulbar. També pot ser útil per ajudar a donar una resposta ràpida enfront d'altres brots de la COVID-19 o d'altres pandèmies que puguin sorgir en el futur. El primer estudi mostra com el model pot millorar el diagnòstic humà, que sovint pot cometre errors en el diagnòstic de l'afectació bulbar. Afegint característiques de temps-freqüència a les característiques més clàssiques obtingudes del subsistema fonador augmenten la capacitat de predicció dels models d'aprenentatge automàtic per detectar l'afectació bulbar. Estudiar homes i dones per separat ha proporcionat una millora addicional. Els resultats obtinguts per millorar l'anotació de pacients amb ELA en els quals encara no s'havia detectat afectació bulbar mitjançant l'ús dels enfocaments subjectius actuals són molt encoratjadors i demostren l'eficiència i l'aplicabilitat de la metodologia presentada. Pot ser una eina adequada per al cribratge de l'afectació bulbar en les primeres etapes de la malaltia. Finalment, el quart estudi demostra la viabilitat del diagnòstic automàtic de COVID-19 a partir de la tos i la seva aplicabilitat a la detecció de nous brots.

[en] Background: This work investigated different methods based on machine learning bio-sounds analysis for the automatic identification of different conditions. Concretely, we conducted three studies to investigated the automatic identification of bulbar involvement in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) through voice analysis. Additionally, a study to detect COVID-19 positive cases through the automatic identification of COVID-19 coughs was performed. The Northeast Amyotrophic Lateral Sclerosis Consortium (NEALS) bulbar sub- committee released a recent statement regarding the need for objective-based approaches to diagnose bulbar involvement in ALS patients. Bulbar involvement is a term used in ALS that refers to motor neuron impairment in the corticobulbar area of the brainstem which leads to a dysfunction of speech and swallowing. One of the earliest symptoms of bulbar involvement is voice deterioration, characterised by grossly defective articulation, extremely slow laborious speech, marked hypernasality and severe harshness. Bulbar involvement requires well-timed and carefully coordinated interventions. So, early detection is crucial to improving the quality of life and lengthening the life expectancy of those ALS patients who present this dysfunction. Recently, research efforts have focused on voice analysis to capture this dysfunction. Analogously, easy detection of COVID-19 is a challenge. Quick biological tests do not give enough accuracy. Success in the fight against new outbreaks depends not only on the efficiency of the tests used, but also on the cost, time elapsed and the number of tests that can be done massively. Our proposal provides a solution to this challenge. Methods: Three studies have been developed for the automated detection of bulbar involvement in patients with amyotrophic lateral sclerosis by machine learning and bio-sounds analysis. The first study consisted of a methodology for diagnosing bulbar involvement efficiently through the acoustic parameters of uttered vowels in Spanish. The method focused on the extraction of features from the phonatory subsystem—jitter, shimmer, harmonics-to-noise ratio, and pitch—from the utterance of the five Spanish vowels. Then, we used various supervised classification algorithms, preceded by principal component analysis of the features obtained. In the second study, we designed a new methodology for the automatic detection of bulbar involvement based on the phonatory subsystem and time-frequency characteristics. The methodology focused on providing a set of 50 phonatory subsystem and time-frequency features to detect this deficiency in males and females from the utterance of the five Spanish vowels. Then, multivariant analysis of variance was used to select the statistically significant features, and the most common supervised classifications models in clinical diagnosis were fitted to analyze their performance. The third study consisted of providing a new methodology to automatically detect this dysfunction at early stages of the disease. The methodology focused on the creation of a voice fingerprint consisted of a pattern generated from the quasi-periodic components of a steady portion of the five Spanish vowels and from the computation of the five principal and independent components of this pattern. Then a set of statistically significant features were obtained and the most common supervised and semi-supervised classification models were implemented. Additionally, a forth and last study was performed to design a freely available, quick and efficient methodology for the automatic detection of COVID-19 in raw audio files. The methodology was based on automated extraction of time-frequency cough features and selection of the more significant ones to be used to diagnose COVID-19 using a supervised machine-learning algorithm. Results: In the first study, support vector machines performed better (Accuracy 95.8%) than the models analyzed in the related work. We also show how the model can improve human diagnosis, which can often misdiagnose bulbar involvement. In the second study, we obtained a set of statistically significant features for males and females to capture this dysfunction. To date, the Accuracy obtained (98.01% for females and 96.10% for males both obtained with random forest), outperformed the models of our first study and those models found in the literature. In the third study, random forest obtained the best accuracy (93.5%) when com- pared controls and ALS patients with bulbar involvement and support vector ma- chines obtained 91.0% of Accuracy with 100.0% of Specificity when comparing directly ALS patients with and without bulbar involvement. Our model provided alternative annotation of bulbar and no bulbar subjects by means of semi-supervised machine-learning algorithms that improved even more the performance of our proposal. In the fourth study, random forest has performed better to detect COVID-19 positive coughs than the other models analyzed. An Accuracy close to 90% was obtained. Conclusions: The results obtained are very encouraging and demonstrate the efficiency and applicability of the machine learning bio-sounds analysis for the automated detection of certain conditions. It may be an appropriate tool to help in the diagnosis of ALS by multidisciplinary clinical teams, in particular to improve the diagnosis of bulbar involvement. It could also be useful to help for an early response to further COVID-19 outbreaks or other pandemics that may arise in the future. The first study show how the model can improve human diagnosis, which can often misdiagnose bulbar involvement. Adding time-frequency features to more classical phonatory-subsystem features increase the prediction capabilities of the machine learning models to detect bulbar involvement. Studying men and women separately has given additional success. The results obtained to improve the annotation of ALS patients in whom bulbar involvement was not detected yet by using current subjective approaches are very encouraging and demonstrate the efficiency and applicability of the methodology presented. It may be an appropriate tool for screening bulbar involvement in early stages of the disease. Finally, the fourth study demonstrates the feasibility of the automatic diagnose of COVID-19 from coughs, and its applicability to detecting new outbreaks.