Diagnóstico de la enfermedad de Parkinson usando deep learning y grabaciones de voz mediante teléfono móvil

La enfermedad del Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo cronico del que se desconoce la causa. Es la segunda enfermedad neurodegenerativa mas comun y se espera que para 2050 el numero de diagnosticados se triplique. Sus sintomas, ademas de temblores, rigidez muscular o falta de equilibrio, comprenden trastornos en la voz y el habla en fases tempranas de la enfermedad. Su proceso de diagnosis y seguimiento, hoy en dia, es lento y complicado al no existir ninguna prueba especifica. En su defecto, el personal sanitario tiene que evaluar concienzudamente el historial clinico, sintomas y examenes fisicos y neurologicos de cada paciente, y ofrecer un diagnostico a menudo poco preciso. Es por ello, que se estima que hasta un 25% de los diagnosticados como enfermos de Parkinson realmente padecen otra enfermedad, es decir, el proceso actual provoca numerosos falsos positivos. En los ultimos anos se ha desarrollado mucha investigacion dirigida al uso del analisis de la voz como metodo de diagnosis y seguimiento de la enfermedad de Parkinson. Tecnicas de mineria de datos aplicadas a caracteristicas vocales, extraidas de grabaciones realizadas en condiciones controladas, han permitido la discriminacion entre enfermos y sanos con altas tasas de exito y proponer el analisis de voz para el seguimiento de la enfermedad. Los importantes avances en TIC han abierto la posibilidad del seguimiento online de la enfermedad mediante el analisis de grabaciones de voz recogidas con telefonos moviles, que permiten disponer de datos de un gran numero de pacientes. Con todo esto, mi Proyecto de Fin de Grado pretende dar una alternativa al diagnostico actual de la enfermedad a traves de grabaciones de voz de los pacientes. En este proyecto se han utilizado los datos de la actividad de voz de mPower, que entre otras cosas incluye mas de 64000 grabaciones de voz, para discriminar enfermos de Parkinson y controles mediante un analisis basico de los datos, una extraccion de caracteristicas y la aplicacion de algoritmos de mineria de datos y de aprendizaje profundo. Este avance supone una mejora considerable en la vida de las personas al proponer un diagnostico y seguimiento mas preciso de la enfermedad sin necesidad de acudir asiduamente a los centros medicos. Abstract: Parkinson's disease (PD) is a chronic neurodegenerative disorder whose cause is unknown. It is the second most common neurodegenerative disease and it is expected that by 2050 the number of diagnosed will triple. Its symptons, in addition to tremors, muscle rigidity or lack of balance, include disorders in the voice and speech in early phases of the disease. Its process of diagnosis and monitoring, nowadays, is slow and complex because there is no specic test. Failing this, health personnel must thoroughly evaluate the clinical history, symptoms and physical and neurological examinations of each patient, and propose a diagnosis that is often not very precise. That is why it is estimated that up to 25% of those diagnosed as Parkinson's patients actually suffer from another illness, in other words, the current process causes numerous false positives. In recent years, much research has been conducted aimed at the use of voice analysis as a method of diagnosis and monitoring of Parkinson's disease. Data mining techniques applied to vocal characteristics, extracted from recordings made under controlled conditions, have allowed discrimination between sick and healthy people with high success rates and propose voice analysis for the monitoring of the disorder. Important advances in ICT have opened the possibility of online monitoring of the disease through the analysis of voice recordings collected with mobile phones, which allow having data from a large number of patients. With all this, my end-of-degree project aims to provide an alternative to the current diagnosis of the illness through voice recordings of patients. In this project we have used mPower voice activity data, which among other things includes more than 64,000 voice recordings, to discriminate Parkinson's patients and controls through a basic analysis of the data, a feature extraction and the application of data mining and deep learning algorithms. This advance represents a considerable improvement in the lives of people by proposing a diagnosis and more accurate monitoring of the disorder without having to go frequently to medical centers.