Aplicación del modelo de máquinas de soporte vectorial en mediciones de registros vocales para el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson 
Autor: Karen Lizbeth Vidaur Rodríguez
Año: 2018
Carrera: Actuaría

La enfermedad de Parkinson (EP) es una patología degenerativa caracterizada por sus síntomas motores y no motores, los cuales generan serias dificultades en las actividades cotidianas de las personas que padecen. Conformeprogresa la enfermedad, la calidad de vida y autonomía de las personas conenfermedad de Parkinson se ven mermadas dados el incremento y la gravedad de los síntomas. Los más conocidos son los síntomas motores como eltemblor, la rigidez y la lentitud. Por su parte, los menos conocidos son lossíntomas no motores, como los trastornos delánimo (apatía, depresión) yla conducta, problemas de sueño y estreñimiento, que condicionan mucho lacalidad de vida. Es por ello que se realizó este estudio en donde se obtuvieron registros vocalesde 80 personas (40 con la EP y 40 sin la EP), con un total de 44 medicionesde distintas características acústicas para cada persona. El objetivo del estudio es que con estos datos podamos clasificar a las personas que tengan laenfermedad y las que no padecen la enfermedad, esto a través de un modelode aprendizaje autómatico conocido como modelo de máquinas de soportevectorial (MSV), y así poder hacer más eficiente la discriminación de lospacientes. Se analizaron las características de la voz porque uno de los síntomas máshabituales de la enfermedad de Parkinson es la alteración motora del habla que afecta del 60 % al 80 % de los pacientes, el habla en estos casos secaracteriza por tener una sonoridad e intensidad monótona, de bajo tono ypobremente prosódica, que tiende a desvanecerse al final de la fonación. Elhabla se produce en ataques lentos y pausas significativas para respirar entrepalabras y sílabas, reduciéndose la fluidez verbal y el ritmo. En ocasionestambién se produce repetición de sílabas, palabras o frases. En el primer capítulo se establece el tema de máquinas de soporte vectorial, se muestran algunas nociones preliminares para poder entender este modelo unpoco más, además de los tipos de clasificación en los que se puede presentar elmodelo de MSV: clasificación binaria y multiclase. En la clasificación binariapuede haber casos de datos linealmente separables y de datos no linealmenteseparables, en la clasificacIón multiclase hay distintos métodos para poderresolver este tipo que es aún más complejo, se muestran los más usadoscomúnmente. En cada uno de estos casos se muestra un ejemplo para poderentender mejor lo que hace cada uno de ellos. En el segundo capítulo se muestra una introducción sobre la enfermedad deParkinson, así como la información detallada sobre los materiales, métodosusados, participantes y una explicación de cada variable contenida en la basede datos. El método aplicado de MSV se realizó con el software R, se elaboraron dos tipos de modelos: un modelo con todas las variables acústicas y otromodelo con tan solo 11 variables. En los dos modelos se hace prácticamentelo mismo, a diferencia claro del número de variables, se aplica el modelo deMSV probando distintos núcleos así como la predicción para saber qué taneficiente es cada modelo. En el tercer capítulo se muestran las conclusiones obtenidas después de haberrealizado este trabajo. Finalmente se muestra un anexo con el código del software R de la aplicaciónde este trabajo.