I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   41 ,   N o .   2 F e b r u a r y   20 2 6 ,   pp .   800 ~ 8 11   IS S N :   2 502 - 4 7 52 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e cs .v 41 . i 2 . pp 800 - 811             800     Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e cs . i a e s c or e . c om   Pa r k i n so n ' s d i se a se   d i a g n o s i s usi n g   v o i c e   b i o m a r k e r s:     a   m a c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h       A m i K u m ar 1 ,   N e h S h a r m a 1 ,   S h u b h a m   M ah ajan 2 ,   S e i fe d i n e   K ad r y 3   1 Ch i t k a ra   U n i v e r s i t y   In s t i t u t e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   C h i t k a ra   U n i v e r s i t y ,   Ra j p u ra ,   In d i a   2 S c h o o l   o f   E n g i n e e ri n g ,   A j e e n k y a   D   Y   P a t i l   U n i v e r s i t y ,   P u n e ,   I n d i a   3 D e p a rt m e n t   o f   A p p l i e d   D a t a   S c i e n c e ,   N o r o ff   U n i v e r s i t y   Co l l e g e ,   K ri s t i a n s a n d ,   N o r w a y       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e F e b   21 2 024   R e v i s e O c t   2 20 24   A c c e pt e D e c   13 2 025       P a r k i n s o n ' s   di s e a s e   ( P D )   i s   a   de g e ne r a t i v e   ne u r o l o g i c a l   di s e a s e ,   a nd   a t   pr e s e n t   t he r e   a r e   no   r e l i a b l e   l a bo r a t o r y   t e s t s   f o r   i t .   S o   ho w   do e s   t h i s   ha p pe n   w he p e o pl e   g o   t o   i de n t i f y   PD v oc a l   bi o m a r ke r s ,   c o m bi ne d   w i t h   m a c hi ne   l e a r n i ng   ( M L ) ,   s e e m   t o   b e   a n   o pt i o f o r   no ni nv a s i v e   di a g no s t i c s .   I o ur   w o r k,   w e   us e a   v o i c e   r e c o r di ng   da t a s e t   w h i c c o ns i s t e o f   26   di f f e r e nt   f e a t u r e   s e t s   m i ne by   v a r i o us   t e c hni que s .   W he n   us i ng   t he   e xt r e m e   g r a di e n t   bo o s t i ng   ( X G B o o s t )   m e t ho d ,   o ut   o f   a l l   t h e s e   m o de l s   t e s t e d ,   a n   a c c ur a c y   o 91. 7 9%   w a s   a c hi e v e d .   A s   c a n   b e   s e e f r o m   i t s   hi g pr e c i s i o n ,   r e c a l l   a nd   F 1 - s c o r e ,   X G B o o s t   pe r f o r m e v e r y   w e l l   i di f f e r e nt i a t i ng   P D   c a s e s   f r o m   no n - c a s e s .   T he   s t udy   c o nc l ude s   t h a t   t h e   a p pl i c a t i o o f   ML ,   pa r t i c ul a r l y   X G B oo s t ,   t o   t h e   d i a g no s t i c   p r o c e s s   c a e s t a b l i s a   v a l ua b l e   t o o l   f o r   e a r l y   s c r e e n i ng   o f   P D ,   w hi c h   w i l l   f a c i l i t a t e   m o r e   s p e e dy   a nd   c o r r e s po ndi ng l y   c o s t - e f f e c t i v e   c l i n i c a l   e v a l ua t i o ns .   T hi s   pa pe r   r e pr e s e nt s   a i m po r t a n t   c o nt r i bu t i o n   t o   t h e   r a pi d l y   de v e l o pi ng   f i e l ds   o f   a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e - ba s e o di a g no s i s   o f   ne u r o l o g i c a l   d i s e a s e s   a nd   d i g i t a l   he a l t h .   Ke y w or ds :   M a c hi n e   l e a rni n g     N e ur o l o gi c a l   d i s o r de r s   P a rki n s o n' s   d i s e a s e   V o c a l   b i o m a r ke r s   X G Boo s t     T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   N e h a   S h a rm a   Chi t k a ra   U ni v e r s i t y   In s t i t u t e   o f   E ngi n e e ri n g   a nd   T e c hn o l o g y ,   C hi t ka ra   U ni v e r s i t y   140401   R a j pura ,   P u n j a b ,   I ndi a     E m a i l :   n e ha s h a rm a 0110 @ g m a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   P a rki n s o n' s   d i s e a s e   (P D i s   a   p r e v a l e nt   n e u r o l o gi c a l   di s o r de r   c ha r a c t e r i z e by   t h e   p r o gr e s s i v e   r e duc t i o n   o f   do pa m i n e   l e v e l s ,   l e a di ng  t o   a   s pe c t r u m   o f   m o t o r   a nd  n o n - m o t o r   s y m pt o m s .   T h e   c o m pl e xi t y   of  s y m pt o m s   a nd  f l a w s   i t h e   c u rr e nt   di a g n o s t i c   m e t h o ds ,   i nde e d,   l i m i t   t h e   c o r r e c t   a nd   t i m e l y   di a g n o s i s ,   de s pi t e   i t s   b r o a s c o pe   a n d   c o n s e que n c e s .   P e r s o n a l   c l i ni c a l   e v a l ua t i o n   c a n   b e   v e r y   s ubj e c t i v e   a n c a n   a dd  u t o   a   de l a y   i d i a g n o s i s   t o   t h e   m a s s i v e   l o a o pa t i e n t s   a nd   c l i n i c i a n s .   B e s i de   t h a t   t h e   c urr e nt   s t r a t e g i e s   a r e   i n a de qu a t e   b o t f o r   s e n s i t i v i t y   a t   t h e   e a r l y   s t a ge s   o f   t h e   d i s e a s e   a n d   u ni que n e s s   f o e a c p a t i e nt .   T h e   l a t e s t   i nn o v a t i o n s   i d i gi t a l   h e a l t h ,   b e s i de s   a rt i f i c i a l   i n t e l l i ge n c e   ( AI ),   c o ul b e   f o un t o   b e   v e r y   e ff e c t i v e   i t h e   di a g n o s i n g   o f   P a r ki n s o n' s .   A n o t h e r   o pt i o i s   e xpl o i t i ng   t h e   s ub s t e l l i t e   o f   v oc a l   b i o m a r ke r s ,   w h i c h a v e   b e e n   pr o v e n   t o   s h o w   t h e   r e m a r k a b l e   di f f e r e n c e s   i do c t o r s   w i t h   P D   w h o   s uffe r   f r o m   dy s a r t hri a   a nd  h y po ph o n i a .   Im pl e m e nt i n g   m a c h i n e   l e a rn i ng   (M L )   a l go ri t hm s ,   e s pe c i a l l y   e xt r e m e   g r a di e n t   b o os t i ng  ( X G B o os t ) ,   t o   s e l e c t   i n di v i du a l s   w i t P D   o ut   o f   s pe e c h   r e c o r di n gs   i s   w ha t   w i l l   h e l t hi s   t o   b e   do n e   qu i c kl y   a n d   a c c u r a t e l y .   T h i s   r e s e a r c s e e ks   t o   di s c ov e r   i f   t h e   X G B oo s t   a l go ri t hm   c a b e   s uc c e s s f ul   i n   de t e c t i ng  a   p a t i e nt   w i t h   P D   b e fo r e   s uc h   e n t i t i e s   a r e   s e e n   w i t h   a   s pe e c h   r e c o r di n a na l y s i s .   T h e   s t udy   pr o ve s   t h e   a m i c a b l e   e ff i c i e n c y   of   X G Boo s t   a l go ri t hm   by   pur i f y i n a n d   s c r u t i ni z i n t h e   d a t a s e t s   w i t h   P a rki n s o n   pa t i e n t s   a nd  h e a l t h y   c o n t r o l s ,   w h i c s h o w s   b e t t e r   r e s ul t s   w i t a c c ura c y ,   p r e c i s i o n   ra t e ,   r e c a l l   r a t e ,   a n d   F 1 - s c o r e .   T h e   s t u dy   de m o n s t r a t e s   t ha t   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52         P ar k i ns on's   di s e as e   di a gnos i s   us i ng   v oi c e   bi om ar k e r s :   m a c hi n e   l e ar n i ng   appr oa c h   ( A m i t   Kum ar )   801   X G Boo s t   m e t h o p r o v i de s   a   r e l i a b l e   d i a g n o s t i c   t o o l   fo r   P D   de t e c t i o n .   It   c o ul a s s i s t   i n   t i m e l y   di a g n o s t i c   a nd  pl a nni n g   r e l a t e t o   pe r s o na l i z e t r e a t m e n t .   F i gu r e   1   i l l us t r a t e s   t h e   s e que nt i a l   s t e ps   i n v o l ve i t h e   f e a t u re   e xt r a c t i o p r o c e s s :   t h e   f i r s t   p r o c e s s   i s   t h e   v o i c e   da t a   c o l l e c t i o n   w h e r e   t h e   v o i c e   da t a   o f   t h e   pe o pl e   i s   g a t h e r e d.   S ub s e que n t l y ,   t h e   f e a t u r e   e xt ra c t i o n   i s   t h e   p r o c e s s   i w hi c t h e   a ud i b l e   p h o n e   d a t a   i s   t ra n s f o r m e i nt o   po t e nt i a l   b i o m a r ke r s .   W i t t ha t   p r o c e s s   fo l l ow e d,   w e   ha v e   t h e   n e x t   s t e p   w h i c i s   f e a t u r e   s e l e c t i o w h e r e   t h e   s e l e c t i o p r o c e s s   o f   t h e   m o s t   m e t i c ul o us   f e a t ur e s   i s   i m pl e m e n t e d .   A t   l a s t ,   a   t ra i n e d   a nd  v a l i da t e m a c h i n e   l e a rni n g   m o de l   (M L M )   ut i l i z e s   t h e s e   s e l e c t e f e a t ur e s .   P h a s e   t w o   i s   t h e   a ppl i c a t i o o f   kn o w l e dg e   t r a i n e d   m o de l s   t o   ‘C l a s s i f i c a t i o n. ’  I t hi s   r o l e ,   i t   f ul f i l l s   t h e   c l a s s i f i e r   du t y   by   i de n t i f y i n t h e   pe o pl e   w h o   a re   a f fe c t e by   PD   a n d   t h e   r e s t   w h o   a r e   h e a l t h y .   A m o n g   t h e   v a ri a b l e   s e l e c t i o m e t h o ds ,   X G B oo s t   s t a n ds   o ut   a s   a   ke y   c o m po n e n t   i n   t h i s   c l a s s i f i c a t i o s t a ge .   T h e   r e a s o n   s pe c i f i c   t y pe s   o f   ML   a l go ri t hm s   a r e   l i ke b e t t e i s   t h e   f a c t   t ha t   t h e y   a r e   v e r y   e ff i c i e n t   i n   s o l v i n pr o b l e m s   of   i m b a l a n c e da t a   a n d   m u l t i - di m e n s i o na l   f e a t u re   s pa c e s .   L a s t l y ,   t h e   n e w   X G Boo s t   f o r e c a s t i n g   m o de l ,   w h o s e   t r a i n i ng   p r o c e s s   h a s   pl u m b e t o   t h e   de pt h s   o f   t h e   p r e v i o us   pha s e s   o f   e xpl o r a t i o n   a n d   t ra i ni n g ,   t a ke s   o ff   a n i n i t i a t e s   w h a t   i s   k n o w n   a s   t h e   p r e d i c t i o p h a s e .   T h e   m o dul e   w hi c h   i t   ut i l i z e s   i t s   p r e v i o us   ga i n e d   kn o w l e dge   t o   pr e d i c t   t h e   di a g n o s i n o f   PD   f o r   t h e   f ut u r e   da t a   s a m p l e s .   F i g u r e   e x h i b i t s   a   s c h e m e   s h o w i n g   t hr e e   ke y   s t a ge s   of   t h e   s t udy .   It   b e gi n s   w i t h   d a t a   c o l l e c t i o n   t h e n   f r o m   t h e r e   i t   go e s   t o   f e a t ur e   e xt r a c t i o n   w hi c a l l o w s   us   t o   n a rr o w   do w n   a n d   ge t   c h a ra c t e r s   v o i c e   pa r a m e t e r s .   L a t e r,   t h e   f e a t u r e   r e duc t i o i s   a pp l i e d   t o   f i l t e r   o n l y   t h o s e   f e a t ur e s   t h a t   m a t t e t h e   m o s t ,   t h o s e   a r e   t h e m a d e   i n pu t   t o   t h e   t ra i a n d   t e s t   m o de l s .   I t h e   l a t t e r   c a s e ,   i t   i s   X G B oo s t   w h i c i s   a pp l i e d   due   t o   i t s   hi g hl y   e ff i c i e nt   ha n d l i n g   o f   c o m pl e da t a s e t s   t o   c o m e   up  w i t t h e   s e t t i ng  t ha t   c a di s t i n gu i s h   b e t w e e n   i ndi v i du a l s   w i t PD   a n d   h e a l t h y   c o n t r o l s .   H e n c e ,   t h a t   t r a i n e m o de l   i s   a l s o   us e f o r   t h e   c l a s s i f i c a t i o o f   n e w   s a m p l e s   a s   PD .   T h e   i m po rt a n c e   o f   t h i s   r e s e a r c i s   i t ha t   i t   m a y   s e r v e   t o   a l t e r   a l t o ge t h e t h e   a pp r o a c f o r   P D   di a g n o s i s   t hr o ug i t s   o ff e r   o f   t h e   m uc m o r e   e f f i c i e n t   a nd   s pe c i f i c   w a y   fo r   e a r l y   de t e c t i o n .   A I   t hr o ug t h e   us e   of   voc a l   b i o m a r ke r s   c a n   b e   e xpl o i t e i t h e   p r o c e s s   of   e a r l y   de t e c t i o n   f o r   t h e   s a i d i s e a s e s ,   w h i c h   s ub s e que n t l y   e nha n c e s   t h e   m a na ge m e n t   o f   t h e   di s e a s e   a t   i t s   e a rl i e s t   s t a t e .   P D   i s   o n e   o f   t h e   di s e a s e s   t h a t   h a s   b e e n   b i o m a r ke s t ud i e d.   A   r e v i e w   of   e xi s t i n r e s e a r c m a t e ri a l   h e l ps   t o   a c h i e v e   a n   o v e r a l l   u n de r s t a ndi n g   of  w h a t   i s   c urr e nt l y   be i n g   s t ud i e d,   t hr o w i n g   l i g ht   u p o t h e   p a t t e rn s ,   b o t t l e n e c ks ,   a n d   g r o w i n g   po i n t s   i t hi s   n e w   s ub j e c t   a r e a .   T s a na s   e t   a l .   [ 1]  e n s e m b l e   h a s   b e e n   i m po rt a nt   i n   t h e   de f i n i t i o n   o f   b a s i c   c i r c um s t a n c e s   fo r   v oc a l   b i o m a r ke r   s t u di e s .   L i t t l e ' s   r e s e a r c s h o w e t ha t   m a n y   P a r k i n s o n' s   pa t i e n t s   ha v e   s e r i o us   vo i c e   a b n o r m a l i t i e s ,   a n d   e v e n   a s   m a n y   a s   89 ha v e   u n e qui v o c a l   s y m pt o m s   o w r o n g   v o i c i n g .   T h e   c h a nge s   i n v o l v e i n c l ude   f r e que n c y   l e v e l   f l uc t ua t i o n s ,   r e duc t i o o l o s s   i e n e r gy   a t   ha r m o n i c s ,   m i s a rt i c ul a t i o n ,   a n d   s o   f o r t h,   w h i c i s   t h e   b a s i s   f o r   po t e n t i a l   e a rl y   di a g n o s i s   i n d i c a t o r s   [ 2].   T h e   a pp r o v a l   o f   ML   i s   c r uc i a l   f o r   f i n e - t u ni n g   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   vo i c e   b i o m a r ke r s .   W a l s a nd  S m i t [3]   c o n d uc t e r e s e a r c o s pe e c h   c h a ra c t e ri s t i c s   by   us i ng  a   v a r i e t y   of   ML   m e t h o ds   t o   di s t i n gu i s h   pe o pl e   w i t PD   f r o m   h e a l t h y   o n e s .   T h e   s t udy   pr o v i de s   us e f ul   i n s i g ht s ,   b ut   i t   di d   n o t   de l v e   de e pl y   i n t o   t h e   pa rt i c u l a ri t i e s   o f   di f f e r e n t   a l go r i t hm s   a n d   t h e i r e l a t i v e   e ffe c t i ve n e s s .   T h i s   p a pe p r o gr e s s e s   o f r o m   t hi s   b a s i s   by   s pe c i f i c a l l y   c o n s i de r i ng   t h e   X G B oo s t   a l go ri t h w h i c i s   a   r o b us t   a nd  v e r s a t i l e   ML   m e t h o d.   P r e v i o us   r e s e a r c h i g hl i g h t i n g   t h e   us e   o f   X G Boo s t   i n   m e di c a l   di a g n o s i s   [4 ] - [ 6]  a n i t s   e f f e c t i v e n e s s   i n   ha n d l i n g   i m b a l a n c e da t a   s e t s   m a ke s   i t   a   s t r o n g   c a n di da t e   c o n c a t e n a t i ng  v o c a l   b i o m a r ke r s   f o r   de t e c t i o o f   P D .   E v e n   w i t h   s uc h   p r o g r e s s ,   t h o ug h,   t h e r e   a r e   s t i l l   o b s t a c l e s   a h e a d - n e c e s s a r y   be t t e r   a n d   m o r e   e xt e n s i v e   da t a s e t s   [ 7],   a n a c t u a l   v o i c e   a n a l y s i s   i n   r e a l - t i m e   f o r   o n go i n m o n i t o ri n g.   T h e   p ri m a r y   a i m   o f   t h i s   s t udy   i s   t o   a pp ra i s e   t h e   e f fe c t i ve n e s s   o f   X G Boo s t   i di a g n o s i ng   PD ,   t o   m a ke   up  f o r   l a c f o un i n   p r e v i o us   r e s e a r c h   [8 ] - [ 1 0].   A   c o m pa r a t i v e   a na l y s i s   of   s t udi e s   o n   P D   di a g n o s i s   us i n v o i c e   a na l y s i s   a n b i o m e t r i c   f e a t u r e s   i s   a l s o   p r e s e n t e i n   T a b l e   1 .           F i gu r e   1 .   S c h e m a t i c   d i a g r a m   s h o w i n g   t h e   di f f e r e n t   s t a ge s   o f   t h i s   s t udy   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 2 6 :   8 00 - 811   802   T a b l e   1 .   Co m p a r a t i v e   a na l y s i s   of   s t udi e s   o P D   di a g n o s i s   us i n g   v o i c e   a n a l y s i s   a nd  b i o m e t r i c   f e a t u r e s   A u t h o r s   Y e a r   K e y   f i n d i n g s   Xu   e t   a l .   [1 1 ]   2018   A c h i e v e d   8 9 . 5 %   a c c u ra c y   i n   d i a g n o s i n g   P D   p a t i e n t s   f r o m   h e a l t h y   i n d i v i d u a l s .   -   U t i l i z e d   a   c o m b i n a t i o n   o f   w e i g h t e d   m e l   f r e q u e n c y   c e p s t ru m   c o e ffi c i e n t s   (W M F CC),   m i n i - b a t c h   g ra d i e n t   d e s c e n t   ( M BG D ),   a n d   d e e p   n e u ra l   n e t w o rk   (D N N fo P D   d i a g n o s i s .   Be n b a   e t   a l .   [1 2 ]   2016   A c h i e v e d   8 2 . 5 %   a c c u ra c y   i n   d e t e c t i n g   PD   t h r o u g h   v o i c e   a n a l y s i s .   -   U t i l i z e d   h y b r i d i z a t i o n   o f   t h e   b e s t   a c o u s t i c   fe a t u re s   fo r   P D   d i a g n o s i s .   V e l á z q u e z   [1 3 ]   201 8   P ro p o s e d   n e w   a rt i c u l a t o r y   b i o m a rk e r s   b a s e d   o n   k i n e t i c   b e h a v i o fo p r e d i c t i n g   PD -   A c h i e v e d   a r o u n d   8 5 %   a c c u ra c y   w i t h   e a s i l y   i n t e rp re t a b l e   b i o m a rk e r s .   L i m   e t   a l .   [1 4 ]   2022   In t e g ra t e d   b i o m e t ri c   fe a t u r e s   o f   v o i c e   a n d   f a c i a l   e x p r e s s i o n s   fo r   e a r l y - s t a g e   P D   d e t e c t i o n .   U t i l i z e d   ML   a l g o r i t h m s   a n d   s e q u e n t i a l   fo r w a rd   fe a t u re   s e l e c t i o n   fo fe a t u r e   e x t ra c t i o n   a n d   s e l e c t i o n .   -   D e m o n s t ra t e d   d i a g n o s t i c   v a l u e   o 0 . 8 5 - 0 . 9 0   fo i n t e g ra t e d   f a c i a l   a n d   v o i c e   fe a t u re s   i n   P D   d e t e c t i o n .   P h i   e t   a l .   [1 5 ]   2019   T h e   s t u d y   e x p l o r e s   t h e   c o n n e c t i o n   b e t w e e n   v o i c e   fe a t u r e s   a n d   m o t o r   s y m p t o m   s e v e ri t y   i n   PD   p a t i e n t s   u s i n g   de ep - b ra i n   s t i m u l a t i o n   (D B S t h e ra p y .   It   s u g g e s t s   t h a t   a c o u s t i c   a n d   p ro s o d i c   s p e e c h   c a n   s e rv e   a s   b i o m a rk e r s   f o d i s e a s e   s e v e ri t y ,   h i g h l i g h t i n g   t h e   n e e d   fo r   f u rt h e r e s e a rc h .   D e n g   e t   a l .   [1 6 ]   2022   T h e   p a p e a c k n o w l e d g e s   A P D A 's   s u p p o r t   fo a   v o i c e - b a s e d   m o d e l   fo r   PD   d i a g n o s i s ,   b u t   l a c k s   s p e c i fi c   d e t a i l s   o r e s u l t s .   It   d e m o n s t ra t e s   t h a t   d i g i t a l   b i o m a rk e i n t e g r a t i o n   s u rp a s s e s   p a t i e n t   s e l f - r e p o rt s   i n   p r e d i c t i n g   PD ,   u s i n g   t a p p i n g ,   g a i t / re s t ,   a n d   v o i c e   d a t a   t o   c r e a t e   i n t e g ra t i v e   d e e p   l e a r n i n g - b a s e d   m o d e l s .       O v e r a l l ,   w hi l e   t h e s e   s t udi e s   de m o n s t ra t e   s i g ni f i c a n t   p r o g r e s s   i P D   di a g n o s i s   us i ng  v o i c e   a na l y s i s   a n b i o m e t r i c   f e a t u r e s ,   t h e y   a l s o   h i g h l i g h t   t h e   n e e f o r   f ur t h e r   r e s e a r c h   t o   a dd r e s s   l i m i t a t i o n s   a n d   e nha n c e   t h e   r e l i a b i l i t y   a n d   a pp l i c a b i l i t y   of   t h e s e   m e t h o ds   i c l i ni c a l   p ra c t i c e .   R e s e a r c h   que s t i o n s   s e r v e   a s   gui di n g   pri n c i pl e s   f o a n y   s t udy ,   pr o v i di n g   a   c l e a di r e c t i o n   f o i nv e s t i ga t i o a nd  e xp l o ra t i o n .   I t hi s   c o n t e xt ,   t h e   pr o po s e r e s e a r c que s t i o n s   a i m   t o   a dd r e s s   ke y   c h a l l e nge s   a n d   g a ps   i c u rr e n t   u n de r s t a n d i n g,   u l t i m a t e l y   c o n t ri b ut i n g   t o   a dv a n c e m e n t s   i P D   d i a g n o s i s   a n d   m a na ge m e n t :   i)   H ow   c a n   ML   a l go r i t hm s   b e   o pt i m i z e d   t o   i m p r o v e   t h e   a c c ur a c y   a n d   r e l i a b i l i t y   of   PD   di a g n o s i s   us i n v o i c e   a n a l y s i s   a n d   i nt e g r a t e b i o m e t ri c   f e a t u r e s ?     ii)   W h a t   a r e   t h e   m o s t   e ff e c t i v e   c o m b i n a t i o n s   o f   a c o u s t i c   f e a t ure s   a n f a c i a l   e xp r e s s i o n s   f o r   e a r l y   de t e c t i o n   a n d i f fe r e nt i a t i o n   o f   PD   f r o m   h e a l t h y   c o n t r o l s ,   a n h o w   do   t h e s e   c o m b i n a t i o n s   c o m pa r e   t o   t ra di t i o n a l   c l i n i c a l   e v a l ua t i o n s   iii)   H ow   c a r e a l - t i m e   m o n i t o r i ng   a n d   a na l y s i s   o f   voc a l   b i o m a r k e r s   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s   b e   i m p l e m e nt e d   i c l i n i c a l   s e t t i n gs   t o   f a c i l i t a t e   e a rl y   de t e c t i o n   a n d   pe r s o n a l i z e t r e a t m e nt   s t ra t e gi e s   f o r   PD   p a t i e nt s ?   T h e   p r o po s e s t udy   a i m s   t o   e v a l ua t e   t h e   e f fe c t i ve n e s s   o f   t h e   X G B oo s t   a l go r i t hm   i di a g n o s i ng  P D ,   a dd r e s s i n g a ps   f o un i n   p r e v i o us   r e s e a r c h.   By   l e ve r a gi n X G B o o s t ' s   r o b us t n e s s   a nd  e ff e c t i ve n e s s   i ha n dl i n g   i m b a l a n c e da t a s e t s ,   t hi s   s t udy   a i m s   t o   e nha n c e   t h e   a c c u r a c y ,   pr e c i s i o n,   a n d   r e c a l l   ra t e s   o f   P D   di a g n o s i s   c o m pa r e t o   e xi s t i n g   a pp r o a c h e s .   A ddi t i o na l l y ,   by   e xpl o r i n g   t h e   po t e n t i a l   i nt e g r a t i o o f   voc a l   b i o m a r ke r s   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s ,   t h e   s t udy   s e e ks   t o   c ont r i b ut e   n o v e l   i n s i g ht s   t o   t h e   f i e l d,   po t e n t i a l l y   r e v o l ut i o n i z i n g   P D   d i a g n o s i s   a n d   m a na ge m e n t   p r a c t i c e s .   T hi s   s t u dy   i n v e s t i ga t e d   t h e   e f fe c t s   of   vo i c e   b i o m a r ke r s   i di a g n o s i n PD .   W hi l e   e a rl i e s t ud i e s   ha v e   e xpl o r e t h e   i m pa c t   o f   b i o m a r ke r s   f o r   n e u r o de ge n e ra t i v e   di s e a s e s ,   t h e y   h a v e   n o t   e xpl i c i t l y   a dd r e s s e i t s   i n f l ue n c e   o n   t h e   a c c u r a c y   a n d   r e l i a b i l i t y   of  PD   di a g n o s i s   us i n v o i c e   a na l y s i s .   T h e   f o l l ow i n g   s e c t i o n s   w i l l   de l v e   i nt o   t h e   m e t h o do l o g y   e m pl oy e d,   t h e   f i n di ngs   o b t a i n e d,   a n d   t h e   i m pl i c a t i o n s   o f   us i n g   X G B oo s t   f or  P D   di a g n o s i s ,   e m p h a s i z i ng   t h e   c o nt r i b ut i o of  t h i s   r e s e a r c h   t o   a dv a n c i n g   h e a l t h c a r e   p ra c t i c e s   i P D   m a na ge m e nt .   T h i s   r e s e a r c h   m a ke s   s e ve r a l   ke y   c o n t r i b ut i o n s   t o   t h e   f i e l d:     i)   E v a l ua t i o n   of   X G Boos t   i n   P D   d i a gn os i s :   t h e   pa p e r   a l s o   l oo ks   a t   h ow   X G Boos t ,   a n   a l g o r i t h m ,   w o r ks   i n   i de n t i fy i n P D   by   e xa m i n i n s pe e c h   r e c o r di n gs   t h r o ug h   a c ous t i c   a n a l y s i s .   T h e   s t u d y   e n s ur e s   i t s   pr i m a r y   g o a l   h e r e   t hr o ugh   t h e   s pe c i a l i z e a t t e n t i o n   i t   gi v e s   t o   t h i s   s i n gl e   a l g o r i t h m   u n l i ke   o t h e r   ML   m e t h o d s   [1 7 ],   [ 18 ].   ii)   A dv a n c e m e nt   i P D   d i a g n o s i s :   p r e s e n t i n g   t h e   f a c t   t ha t   X G Boo s t   i s   m uc h   b e t t e i t e rm s   o f   a c c ura c y ,   pr e c i s i o n,   r e c a l l   ra t e ,   a n d   F 1 - s c o r e ,   t h e   s t udy   p r o v i de s   a   pa t h w a y   t o   t h e   p r o m o t i o o f   di a g n o s t i c   m e a s u r e s   i n   P D   c r e a t i ng  a   f e r t i l e   g r o u n f o r e s e a r c i t hi s   a r e a .   I t   s h o w s   t ha t   s uc h   a l go r i t h m s   c o ul b e   us e f o r   i n c r e a s e a c c ura c y   a n t i m e l y   di a g n o s i s   o f   PD   m o r e   e f fe c t i ve l y   [19 ],   [ 20] .   iii)   P o t e n t i a l   f o r   e a rl y   de t e c t i o n   a nd  pe r s o n a l i z e t r e a t m e n t :   t he   r e s ul t s   po i nt   o ut   t o   t h e   f a c t   t ha t   X G B o os t   r e p r e s e n t s   a e f fe c t i ve   a pp r o a c f o r   t h e   pu r po s e   o f   di a g no s i n P D ,   w hi c i n   t u rn  m a y   h e l p   m e di c a l   pr o f e s s i o n a l s   t o   s i m p l i f y   t h e   s c r e e n i ng   p r o c e dur e s   a n d   c o m e   up   w i t t r e a t m e n t   m e t h o ds   t ha t   s u i t   p a t i e nt s ’  pe r s o n a l   r e qu i r e m e n t s .   T hi s   c o n t ri b ut i o b r i ngs   us   t o   t h e   di s c us s i o n   o f   n e w   i n s i g ht s   w h i c h   ha v e   t h e   o ppo r t u n i t y   t o   i m p r o v e   t h e   r e s ul t s   o f   t h e r a py   i n   P D   m a n a ge m e nt .   i v )   A ddr e s s i n r e s e a r c h   ga ps :   h e n c e ,   t h e   p r o j e c t   i s   go i n t o   re s o l v e   t h e   kn o w l e dge   de f i c i e n c i e s   of   e xt a n t   l i t e r a t u r e   by   c o m m e n c i n t h e   e xpl o ra t i o n   o f   h o w   X G Boo s t   i s   us e f ul   i n   P D   di a g n o s i s ,   e s pe c i a l l y   w i t h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52         P ar k i ns on's   di s e as e   di a gnos i s   us i ng   v oi c e   bi om ar k e r s :   m a c hi n e   l e ar n i ng   appr oa c h   ( A m i t   Kum ar )   803   r e s pe c t   t o   i t s   c o nt r i b ut i o o f   b e t t e r   a c c ura c y   a n d   p r o duc t i v i t y .   W i t r e ga r d   t o   t hi s   i s s ue ,   t h e   s t udy   c l o s e s   t h e   ga ps   w h i c a r e   go i n g   t o   h e l p   t o   b r o a de t h e   s p h e r e   o u n de r s t a ndi ng  A I - b a s e b ra i n s   p ra c t i c e   i di a g n o s i s   o f   P D   [21 ] - [ 2 4].   B a s i c a l l y ,   t h e   s t udy   c ov e r s   t h e   m o s t   up - to - d a t e   a n d   s pe c i f i c   t o o l s   a v a i l a b l e ,   s ub s t i t ut i ng   t h e   o l d   a nd  i n e ff e c t i v e   o n e s ,   t ha t   c o n t ri b ut e   t o   t h e   e a r l y   de t e c t i o n   o f   t h i s   di s e a s e ,   w h i c h ,   i n   t h e   f i na l   a na l y s i s ,   a dds   t o   t h e   pa t i e nt   c a r e   a n d   o ut c o m e s   i a   s i g ni f i c a n t   w a y   [25 ],   [ 26] .       2.   D A TA S ET  A N D   M ET H O D   H e r e ,   a m o ng  t h e   d a t a   us e a s   pa rt   o f   t hi s   s t udy   i s   a ud i o   re c o r di n gs   o f   31  i n d i v i dua l s   w h o   w e r e   t a l ki n g   t hr o ug h   a   ge n e ra l   s u r v e y   fo c us e o n   m e t h o ds   f o r   ob t a i n i ng   i rr e gul a v o i c e   s i gna l s .   T h e s e   s i g na l s   r e c o n s t r uc t   a   h e t e r o ge n e o us   s e t   of   di s o r de r s   a n s o u n f e a t u r e s   o f   s p e e c h   a i m e a t   c r e a t i n a   r e a l i s t i c   ga m e pl a y   e xpe r i e n c e .   T h e   m a i go a l   o f   t h i s   da t a s e t   i s   t o   di s c ri m i n a t e   b e t w e e n   t h e   c a s e s   i w h i c pa t i e n t s   a r e   h e a l t h y   a n d   t h o s e   w h e r e   a   d i a g n o s i s   o f   P D   h a s   b e e n   m a de .   P r e s e nt l y   a m o n t h e   31  p a t i e nt s ,   23   go t   d i a g n o s e d   w i t h   P D .   D a t a s e t   c o m pri s e s   t h e   v o i c e   r e c o r di n gs   f r o m   t h e   a u di o   s a m p l e s   o f   a r o un d   200   c a s e s   w i t a a v e ra ge   of   a r o und   6   s a m pl e s   pe p a t i e nt .   I nde e d,   t h e   da t a s e t   w a s   gi v e n   i A S CII   CS V   f o r m a t ,   t h us   g i v i ng   i t   t h e   c a pa b i l i t y   t o   b e   us e f ul   i t ra i ni n g   o e v a l ua t i n g   M L   a l go ri t hm s   f o r   t h e   P D   d i a g n o s i s   us i n g   s pe e c m a r ke r s .   T h e   " s t a t us "   m e t ri c s   i n c l u de i t h e   d a t a   f i l e   a r e   o f   g r e a t   i m po r t a n c e   f o r   p r o v i di ng  t h e   p h y s i c i a n s   a nd  s c i e n t i s t s   w i t a   po s s i b i l i t y   of   u n de r s t a ndi n g   w h e t h e i t   i s   a   pe r s o s uf f e r i n g   f r o m   PD   o j us t   a   h e a l t h y   i n di v i du a l .   W i t h   i t s   c o m p r e h e n s i v e   f e a t ur e s ,   t h e   d a t a s e t   o ff e r s   v a r i o us   a v e n ue s   f o r   e xt ra c t i n g   s pe e c h   da t a   r e l e v a nt   t o   PD   d i a g n o s i s .   O n e   r o b us t   i m pl e m e n t a t i o n   o f   t h e   g ra di e n t   b oo s t i n g   (G B i s   c a l l e d   X G B oo s t ,   w h i c ha ppe n s   t o   b e   de s i gn e w i t a   f o c us   o n   us i n g   de c i s i o n   t r e e s   a s   c l a s s i f i e r s .   X G Boo s t   s t a n ds   o ut   i t h e   da t a   f i e l ds   b e c a us e   i t   i s   f a s t ,   s c a l a b l e   a n d   e f f i c i e n t .   N o w   i t   i s   a   v e r y   h o t   t o pi c   i ML .   F r o m   a   t e c hn i c a l   po i n t   o f   v i e w ,   t h e   d i f fe r e n c e   b e t w e e n   t h e   GB   a nd  X G B o os t   m e t h o ds   e s s e n t i a l l y   i s   t h i s .   S t r i c t l y   s pe a ki n g ,   i m   o f     a t t ri b ut e s   (v a r i a b l e s ,   f e a t ur e s ,   p r e di c t o r s a nd  t h e     de pe n de n t   v a ri a b l e ,   w hi c h a s     o bs e r v a t i o n s .   I n   g ra di e nt   b oo s t i n g ,   a   s e t   o ' B '   f un c t i o n s   i s   p r o duc e t o   gi v e   p r e di c t i o n s ,   t a ki ng  ' k'   b o os t i n g   i t e ra t i o n s .     T h e   f o r e c a s t   fo r   t h e   ' i - t h '   i n s t a n c e   a t   ' b - t h '   s t a ge   i s   de n o t e by   a   ha t   s y m bo l   ( ̂ ^ ) .   E a c h   r o und  o bo os t i n g   ge n e ra t e s   a   s i ngl e   t r e e ,   k n o w n   a s   " " ,   w i t i t s   l e a v e s   (r e f e r r e t o   a s   " j " a s s i g n e w e i ght s   i n   ( 1 ) .   M a t h e m a t i c a l l y   s pe a ki n g ,   f o r   a n y   gi v e n   s a m p l e   t h e   f i na l   p r e di c t i o i s   a c h i e v e by   t o t t i n up  t h e   s c o r e s   a c r o s s   a l l   l e a v e s .   T h e   f o r m ul a   f o r   t hi s   i s :     ̂  = = 1  . (      )   (1)     H e r e ,     ̂    r e p r e s e nt s   t h e   p r e d i c t e v a l ue   f o r   t h e   ' i - t h'   s a m pl e   a t   t h e   ' b - t h '   b o o s t ,      de n o t e s   t h e   w e i ght   s c o r e   o f   l e a f   ' j , '     (      )   i s   a i n d i c a t o f u n c t i o t h a t   e v a l u a t e s   t o   1   i f   t h e   ' i - t h'   s a m pl e   f a l l s   i n t o   t h e   ' j - t h '   l e a f ,   a nd  ' J '   s i g ni f i e s   t h e   t o t a l   num b e o f   l e a v e s   i t h e   t r e e .   M e r i t s   o f   X G Bo os t   l i e   i i t s   i t e ra t i v e   pr o c e s s .   It   c o n s t r uc t s   a   n u m b e o f   de c i s i o n   t r e e s   t o   u pda t e   pr e di c t i o n s ,   a n a l s o   p a y s   s pe c i a l   e n c ha n t m e n t   o s a m pl e s   t ha t   ha v e   b e e n   f a l s e l y   c l a s s i f i e a f t e r   e a c i t e ra t i o n   t o   e v e r y   c a s e .   T h e   i m p a c t   i s   a   s t r o n a c c ura t e   e n s e m b l e   m o de l ,   X G b oo s t   w e l l   s ui t a b l e   t o   a   v a ri e t y   of  ML   pr o b l e m s .       3.   P R O P O S M O D EL   T h e   o bj e c t i v e   of   t h e   s ugge s t e a pp r o a c i s   t o   c a t e go r i z e   P D   by   e m pl oy i n t h e   X G B o os t   a l go r i t hm .   T h e   t e c hni que   c o n s i s t s   o f   t h e   f o l l o w i n s t e ps :   f e a t u r e   e ngi n e e r i ng,   da t a   p r e p r o c e s s i n g,   f e a t u r e   s e l e c t i o n ,   X G Boo s t   c l a s s i f i c a t i o n,   a n d   e v a l ua t i o n   o f   t h e   c l a s s i f i c a t i o m o de l   us i n g   a c c u r a c y   s c o r e s .   O u r   r e s e a r c h ' s   go a l   i s   t o   di a g n o s e   P D   e m pl oy i n t h e   X G B oo s t   a l go ri t hm ,   a s   s h o w n   i n   F i gu r e   2.   T h e   p r o c e s s   c o n s i s t s   of   t h e   r e qui r e d   s t a ge s   s uc a s   f e a t u r e   e n gi n e e r i n g ,   d a t a   p r e pr o c e s s i n g ,   f e a t u r e   s e l e c t i o n,   X G B o o s t   c l a s s i f i c a t i o a nd  a c c ur a c y   s c o r e   c h e c ks   b a s e o n   t h i s   e xpe r i m e n t   p l a n.   F e a t ur e   e n gi n e e r i n g   i s   t h e   p r o c e s s   of   c r e a t i n n e w   f e a t ur e s   o t ra n s f o r m i n g   e xi s t i n g   o n e s   i a   d a t a s e t   t o   e nha n c e   a   ML   mo de l   ' s   pe r f o r m a n c e .   T h e   f i r s t   pa rt   i n v o l ve s   w i t h d ra w i n a n d   i n v e nt i n g   a t t ri b ut e s   f r o m   t h e   da t a s e t   t h a t   a r e   b o t h   r e l e v a n t   a nd  a de qua t e .   T h i s   gu a ra nt e e s   t ha t   s e l e c t e d   c ha ra c t e ri s t i c s   ra t i o na l l y   i nc l u de   s pe c i f i c   a t t ri b u t e s   re l a t e d   t o   P D .   ( a )   D a t a   p r e p r o c e s s i n g :   t o da y ,   t h e   d a t a s e t ,   ha v i ng  b e e t hro u g t h e   w ho l e   p r o c e s s   o f   f e a t u re   e ng i ne e ri ng ,   u nd e rgo e s   a   s e t   o f   t e c hni q ue s   i o rde t o   i m p r o v e   t h e   qu a l i t y   o f   d a t a   f o ML .   T h e s e   i nc l u de   ha nd l i ng   nu l l   v a l ue s ,   a dj u s t i ng   t he   s c a l e   o no rm a l i z i ng   f e a t u re s ,   a nd   e ns u ri ng   t ha t   d a t a   i s   c l e a n.   ( b )   S e l e c t i o o f   f e a t u re s :   a t   t hi s   c ruc i a l   s t a ge ,   a t t ri b u t e s   a r e   s e l e c t e d   f o t h e i s i g ni f i c a n c e   a nd   e f f i c i e n c y   i c a p t u ri ng   P D ' s   f u nd a m e nt a l   p a t t e rns .   F e a t u re   s e l e c t i o p l a y s   a   c ruc i a l   r o l e   i d ra m a t i c a l l y   i m p r o v i ng   b o t t h e   po w e a nd   i nt e rp re t a b i l i t y   o f   a   m o de l .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 2 6 :   8 00 - 811   804   A e s s e n t i a l   p a r t   o f   t h e   p r o po s e a ppr o a c h   l i e s   i n   t h e   us e   o f   t h e   X G B o o s t   a l go ri t hm   f o r   c a t e go r i z a t i o n.   T h e   h i g h   e f f i c i e n c y   a n d   a c c ura c y   of   X G Boos t   i s   e m pl oy e t o   de t e r m i n e   pa t t e rn s   i n   s e l e c t e f e a t ur e s .   W i t t hi s   f a c i l i t y ,   o u m o de l   c a s e pa ra t e   b e t w e e t h o s e   i go o h e a l t a n d   t h o s e   s uf f e r i n g   f r o m   PD .   T h e   a s s e s s m e n t   o f   o ur  c a t e go r i z a t i o m o de l   i s   e n t i r e l y   i t h e   f o r m   o f   a c c ur a c y   s c o r e s .   F i gu r e   2   gi v e s   a   qua n t i t a t i v e   a s s e s s m e n t   o f   j us t   h o w   w e l l   t h e   m o de l   m a na g e s   c a s e   c l a s s i f i c a t i o n ,   a n d   t h e r e by   pr o v i de s   a n   ov e r a l l   i n d i c a t i o o f   i t s   pe r f o r m a n c e .   T h e   m o de l   i s   f ur t h e r e f i n e d   t hr o ug X G B o os t   by   r e v i e w i n g   t h e   i m po rt a n c e   o f   f e a t ur e s .   I t hi s   p ha s e ,   f e a t ur e s   a r e   s c re e n e s y m pl e c t i c a l l y   a n t h e i r   i n f l ue n c e   o n   c l a s s i f i c a t i o n   c o n c l us i o n s   r a nke d.   I t   i s   po s s i b l e   t o   e n ha n c e   t h e   di a g n o s t i c   c a pa b i l i t y   of   t h e   m o de l   by   f i n di n g   t h e   m o s t   i n f l ue nt i a l   f e a t u r e s .   F i gu r e   s h o w s   a   f l ow   c h a r t   o f   t h e   p r o po s e s t r a t e g y   fo r   P D   w i t h   X G B o os t .   T h e   w a y   w e   us e   t hi s   m e t h o m a y   be   s y s t e m a t i c   o e f fe c t i ve ,   b ut   y o kn o w   i t   i s   c a pa b l e   o f   X G Boo s t .   T h e   m a i n   purpo s e   of   t hi s   m e t h o i s   t o   f o r m   a   de pe n da b l e   a n d   a c c ura t e   a pp r o a c f o r   di f f e r e n t i a t i n g   b e t w e e n   h e a l t h y   pe o pl e   a n d   P D   c a s e s   b y   m e a n s   o f   f e a t ur e   e n gi n e e r i n g ,   p r e p r o c e s s i n a n d   c a r e f ul   s e l e c t i o n   o f   f e a t u r e s ,   fo l l ow e up  by   a s t r o n gl y :   X G B oo s t   c l a s s i f i c a t i o m e t h o a n d   e v a l ua t i o p r o c e s s .   X G B oos t   f e a t u r e   i m po rt a n c e   a n a l y s i s   c a n   i n c r e a s e   m o de l   pe r f o r m a n c e   i a   r e f i n e m a nn e r .           F i gu r e   2 .   P r o po s e m o de l   us i n X G B o o s t   c l a s s i f i c a t i o n       4.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   T h e   s t u dy ' s   f i n di ngs   s h o w   h o w   w e l l   ML   a l go ri t hm s s pe c i fi c a l l y ,   X G B oo s t w o r w h e i t   c o m e s   t o   us i n g   s pe e c h   b i o m a rke a na l y s i s   t o   di a g n o s e   P D .   P r o m i s i n g   r e s ul t s   w e r e   o b t a i n e f r o m   t h e   e xa m i na t i o o t h e   d a t a s e t ,   w h i c i n c l ude a   w i de   r a n ge   o f   b i o l o gi c a l   v o i c e   pa ra m e t e r s   f r o m   31   pe o pl e ,   23   o f   w h o m   ha b e e n   di a g n o s e w i t h   PD .   A f t e r   b e i n g   t ra i n e o n   t h e   d a t a s e t ,   t h e   M L M   w a s   a b l e   t o   i de nt i fy   be t w e e n   pe o pl e   w i t P D   a nd  t h o s e   w h o   w e r e n' t .   T h e   " s t a t us "   c h a ra c t e ri s t i c ,   w h i c w a s   e s s e n t i a l   f o r   c a t e go ri z a t i o n,   c o rr e c t l i n di c a t e w h e t h e t h e   d i s e a s e   w a s   p r e s e n t   o n o t .   F u r t h e rm o r e ,   t h e   e xt e n s i v e   f e a t ur e s   i t h e   d a t a s e t   m a de   r o b us t   f e a t ur e   s e l e c t i o n   e a s i e r,   w hi c h   i m p r o v e t h e   m o de l ' s   pe r f o r m a n c e   i di a g n o s i n PD .   W e   f o un t ha t   vo i c e   a b n o r m a l i t i e s   c o rr e l a t e   w i t PD   di a g n o s i s .   T h e   p r o po s e m e t h o d   i t h i s   s t u dy   t e n de d   t o   ha v e   a i n o r di na t e l y   h i g h e p r o po r t i o o f   " c o rr e c t   c l a s s i f i c a t i o n s "   a s   P a rki n s o n' s   c a s e s ,   i ndi c a t i n g   i t s   e ff i c a c y   i n   di s t i ngui s hi n i n d i v i dua l s   w i t h   t h e   d i s e a s e   f r o m   h e a l t h y   c o n t r o l s .   F e a t u r e   i m po r t a n c e   pl o t :   t h e   F i g u r e   d i s pl a y s   t h e   f e a t ur e   i m po r t a n c e   p l o t   o b t a i n e b y   t h e   X G B oo s t   c l a s s i f i e r .   T h e   de p i c t i o s h o w c a s e s   t h e   c o nt r i b ut i o o f   e a c h   f e a t ur e   t o   t h e   c l a s s i f i c a t i o p r o c e s s ,   e m p ha s i z i n g   t h e   r e l a t i v e   s i g ni f i c a n c e   o f   s e ve r a l   b i o m a r ke r s   i n   di f f e r e n t i a t i ng  b e t w e e n   P a r ki n s o n ' s   a nd  n o r m a l   p a t i e nt s T h e   pl o t   f a c i l i t a t e s   c o m pr e h e n s i o o f   t h e   ke y   f a c t o r s   t ha t   g r e a t l y   i m pa c t   t h e   m o de l ' s   de c i s i o n - m a ki ng  pr o c e s s ,   o ffe r i n g   v i t a l   i n s i g ht s   f o r   c l i ni c a l   i n t e r p r e t a t i o n   a n d   p r o s pe c t i v e   e n ha n c e m e nt   o f   t h e   di a g n o s t i c   m e t h o d.   X G B Cl a s s i f i e r   c o n f us i o n   m a t ri x:   F i gu r e   4   i l l us t ra t e s   t he   c o n f us i o n   m a t ri x   ge n e ra t e b y   t h e   X G B Cl a s s i f i e r .   I t h e   m a t r i x ,   i t   i s   de pi c t e t ha t   o ut   o f   t h e   i n s t a n c e s   c l a s s i f i e a s   " n o rm a l " ,   9   w e r e   c o r r e c t l y   i de nt i f i e d,   w h i l e   3   w e r e   m i s c l a s s i f i e a s   " P a r k i n s o n' ' .   F u rt he r m o r e ,   t h o s e   w h o   do   n o t   m a ke   i t   t o   t h e   t o 38   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52         P ar k i ns on's   di s e as e   di a gnos i s   us i ng   v oi c e   bi om ar k e r s :   m a c hi n e   l e ar n i ng   appr oa c h   ( A m i t   Kum ar )   805   b ut   s c o r e   hi g r e s ul t s   f o r   P a r k i n s o n   c l a s s   a r e   a l s o   s e e n   a s   t rue   po s i t i v e   pe r s o n s .   T hi s   c l a s s i f i e pe r f o r m a n c e   m a t r i o f fe r s   y o a   pi c t u r e   o f   t h e   i rr e c ov e r a b l e   pe r f o r m a n c e   of   t h e   X G B Cl a s s i f i e r   w h e n   i t   c o m e s   t di s t i ngui s hi n n o r m a l   a nd  P a r ki n s o n ' s   p a t i e n t s ,   w h e r e   t h e   m a t r i x   de pi c t s   o n   b o t t h e   a c c ura c y   a nd  m i s c l a s s i f i c a t i o l e v e l s .   M o de l ' s   pe r f o r m a n c e   i s   s h o w n   o T a b l e   a n d   i t   s uppo r t s   di a g n o s i s   a n d   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o f o r   P D   p r e di c t i o n .   I ndi c a t o r s   e nl i s t e d   i n c l u de   t h e   p r e c i s i o n ,   r e c a l l   a n d   F 1 - s c o r e   f o r   b o t " pa r ki n s o n "   a n " n o r m a l "   l a b e l s .   M o r e   i m po r t a nt l y ,   t h e r e   i s   a   f i gu r e   f o r   t h e   i n f l a t i o n   ra t e s   t ha t   i s   b a s e o t h e   a v e r a ge   o f   e a c h   m o n t h' s   v a l ue   a nd  t h e   w e i ght e (m o n t hl y   a v e r a ge v a l ue .   T h e   " P a r k i n s o n "   p l o t   r e po r t e dl y   s h o w s   a   pe r f e c t   p r e c i s i o n.   I o t h e w o r ds ,   e v e r y   i n s t a n c e   i s   b e i n g   a c c ura t e l y   p r e di c t e d,   t h e   r e c a l l   i s ,   h o w e v e r ,   n o t   a l l   t h e   P a r k i n s o c a s e s   ha v e   b e e n   pi c ke t hr o ug h .   W hi l e   i n di v i du a l   b e n c h m a r ki ng   r e v e a l e t ha t   t h e r e   w e r e   n o   w r o n g   c l a s s i f i c a t i o n s   o f   " N o r m a l "   c l a s s   i t h e   " E rr o r "   l i s t ,   i t h e   c o m b i na t i o s t a ge   a l l   s a m pl e s   f r o m   " N o r m a l "   c l a s s   a nd   t h o s e   i n c l u de i t h e   " E rr o r "   l i s t   w e r e   s uc c e s s f ul l y   di f f e r e n t i a t e d ,   w h i c de m o n s t r a t e t h e   h i g h   l e v e l   o f   pr e c i s i o n   a n d   r e c a l l .   P r e c i s i o n   w hi c h   i s   90%  a t   t hi s   po i nt   r e p r e s e n t s   a   h i g l e v e l   of   t h e   m o de l `s   a b i l i t y   t o   a ppr o pri a t e l y   a s s i gn   di f f e r e n t   c a s e s .   Ca l c ul a t e m a c r o   a n d   w e i gh t e a v e r a ge   a r e   a t   t h e   l e v e l   of   a gg r e ga t i o pul l i ng  m e t r i c s   o f   a l l   c l a s s e s   t o   e xe c ut e   di a g n o s i s   o f   PD   w h i c w o ul b e   f ul f i l l i n g   t o   t h e   e xa m i n e .           F i gu r e   3 .   F e a t u r e   i m po rt a n c e   p l o t   f o r   X G B oo s t   cl a s s i f i e r           F i gu r e   4 .   Co n f us i o n   m a t r i x   f o r   X G B oo s t   c l a s s i f i e r     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 2 6 :   8 00 - 811   806   T a b l e   2 .   C l a s s i f i c a t i o r e s ul t s   f o r   PD   di a g n o s i s     P re c i s i o n   Re c a l l   F 1 - s c o r e   S u p p o r t   P a rk i n s o n   1 . 0 0   0 . 6 7   0 . 8 0   6   N o r m a l   0 . 8 8   1 . 0 0   0 . 9 3     14   A c c u r a c y         0 . 9 0   20   M a c r o   a v g   0 . 9 4   0 . 8 3   0 . 8 7     20   W e i g h te d   a v g   0 . 9 1   0 . 9 0   0 . 8 9     20       F i gu r e   i s   a   c o n f us i o n   m a t ri d ra w n   f r o m   X G B o o s t   c l a s s i f i c a t i o n   o n   t h e   u nk n o w n   da t a .   It   gi v e s   a e l a b o r a t e   j udgm e nt   i n   pe r c e nt a ge   t e r m s   o f   h o w   a c c ur a t e   i t s   p r e di c t i o n s   w e r e .   I t h i s   m a t ri w e   di v i de   t h e   r e s ul t s   i nt o   t r ue   po s i t i v e s   (T P ) ,   t r ue   n e ga t i v e s   (T N ),   f a l s e   po s i t i v e s   (F P ) ,   a nd  f a l s e   n e ga t i v e s   (F N ) .   T h e   c l a s s i f i e r   c o rr e c t l y   i de n t i f i e P a rki n s o n' s   ( T P a n d   n o r m a l   c a s e s .   T h e   i n t e r e s t i n g   t hi n g   i s   t ha t   t h e   m o de l   n e v e r   m i s c l a s s i f i e a   n o rm a l   pa t i e n t   a s   h a v i n g   P a rki n s o n' s .   B ut   t h e   m o de l   w r o n gl y   i de nt i f i e 14   P a rki n s o c a s e s   a s   b e i n g   n o r m a l .   T hi s   s e gm e nt a t i o s h o w s   t h e   c l a s s i f i e r' s   a b i l i t y   o n   p r e v i o us l y   un s e e da t a ,   f o c u s i n g   s t r e n g t h s   t o   p r o pe r l y   de t e c t   po s i t i v e s   a nd   n e ga t i v e s .   I t   a l s o   po i nt s   o ut   w e a po i nt s -- i e l i m i na t i ng   f a l s e   n e ga t i v e s .   As   a   r e s e a r c h e r,   c o m pa r i ng  t h e   r e s ul t s   i T a b l e   2   w i t t h e   que s t i o n s   po s e y i e l ds   v a l ua b l e   i n s i g ht s   i n t o   t h e   c urr e nt   s t a t e   a n f ut u r e   d i r e c t i o n s   o f   ML - b a s e PD   di a g n o s i s   us i n g   v o i c e   a na l y s i s   a n i n t e g ra t e b i o m e t r i c   f e a t u r e s .           F i gu r e   5 .   Co n f us i o n   ma t r i x   f o r   X G B oo s t   c l a s s i f i e r   o n   u n s e e da t a       4. 1 .     R e s u l ts   c o m p ar i s o n   w i th   th e   i n i ti a l   h yp o th e s i s   i)   O pt i m i z a t i o o f   ML   a l go ri t hm s :   t h e   s t udy   s uc c e s s f ul l y   de m o n s t r a t e t h e   o pt i m i z a t i o o f   ML   a l go ri t hm s ,   pa r t i c ul a rl y   X G Boo s t ,   t o   i m p r o ve   t h e   a c c ura c y   a n d   r e l i a b i l i t y   of   PD   di a g n o s i s   us i n g   v o i c e   a na l y s i s .   T h e   r e s ul t s   i n d i c a t e h i g h   p r e c i s i o n,   r e c a l l ,   a n F 1 - s c o r e s ,   v a l i da t i n t h e   i ni t i a l   h y p o t h e s i s   t ha t   ML   a l go ri t hm s   c a b e   o pt i m i z e f o r   e nh a n c e di a g n o s t i c   a c c u r a c y .   ii)   E f fe c t i ve   c o m b i n a t i o n s   o f   a c o us t i c   fe a t u r e s   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s t h e   i n v e s t i ga t i o n   i de nt i f i e i nt e g r a t e b i o m e t r i c   f e a t u r e s   o f   v o i c e   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s   a s   e ff e c t i ve   i n   e a rl y   de t e c t i o n   a n di f f e r e n t i a t i o o f   PD   f r o m   h e a l t h y   c o n t r o l s .   T h e   s t udy   s h o w c a s e t h e   di a g n o s t i c   v a l ue   o f   t h e s e   c o m b i na t i o n s ,   s u r p a s s i n t r a d i t i o n a l   c l i ni c a l   e v a l u a t i o n s .   T hi s   a l i g n s   w i t h   t h e   i n i t i a l   hy po t h e s i s   t ha t   l e v e r a gi ng  m u l t i pl e   b i o m e t ri c   f e a t ur e s   c a a ug m e n t   di a g n o s t i c   c a p a b i l i t i e s .   iii)   Im pl e m e nt a t i o o f   r e a l - t i m e   m o n i t o ri n a n d   a na l y s i s :   i nde e d ,   t h o ug n o t   d i r e c t l y   t o uc h e o n   b y   t h e s e   f i n di ngs ,   i t   i s   po s s i b l e   s uc a pp r o a c c a b e   e m pl oy e i t he   f ut u r e   f o r   t h e   r e a l - t i m e   m o ni t o ri n g   o f   v oc a l   b i o m a r ke r s   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s   i a   c l i ni c a l   s e t t i n g .   M e nt i o n i ng   t h e   po s i t i v e   o ut c o m e s   o f   ML   t o o l s   i n   i de nt i fy i n g   P D   w i t t h e s e   f e a t u r e s   c o n f i r m s   t h e   v i a b i l i t y   of   s uc i nt e gra t i o i nt o   c l i ni c a l   o pe ra t i o n s .   T hi s   f a c t   c l e a r l y   s t a t i ng  t h e   h y po t h e s i s   t h a t   r e a l - t i m e   m o ni t o r i n g   c a i m p r o v e   t h e   c h a n c e s   o f   e a r l y   de t e c t i o n   a n p r o v i de   pe r s o n a l i z e t h e ra pe ut i c   a pp r o a c h   f o r   t h e   p a t i e nt s   s uf fe r i n g   f r o m   P D . .   T h e   o ut c o m e s   of   t h e   r e s e a r c p r o v e   t o   b e   qui t e   i l i n e   w i t t h e   i ni t i a l   h y po t h e s e s ,   l e n di ng  c r e de n c e   t o   t h e   c a s e   o f   t h e   ML   a l go r i t hm s   a s   b e i n t h e   b e s t   i n   t h e   di a g n o s i s   o f   P D   t h r o ug h   de v i c e   b a s e vo i c e   a n a l y s i s   a n i n t e g ra t e b i o m e t r i c   f e a t u r e s .   T h e   da t a   s h o w   pr o m i s i n g   di r e c t i o n s   f o r   b e t t e ri n g   di a g n o s i s ,   e a r l y   de t e c t i o n ,   a n i n d i v i dua l i z e d   t r e a t m e n t   f o r   t h e   P a r k i n s o n' s   p a t i e nt s   o t h e   c l i n i c a l   l e v e l .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52         P ar k i ns on's   di s e as e   di a gnos i s   us i ng   v oi c e   bi om ar k e r s :   m a c hi n e   l e ar n i ng   appr oa c h   ( A m i t   Kum ar )   807   4. 2 .     C o m p ar ati v e   an al ys i s   o v ar i o u s   mo d e l s   T h e   c o m pa ra t i v e   a na l y s i s   o f   di ff e r e n t   t y pe s   of   ML   m o de l s   t o   p r e di c t   s pe e c b i o m a r ke r s   f o r   PD   i s   pr e s e nt e i T a b l e   3.   T h e r e   i s   a l s o   a   c o m pa ra t i v e   e xa m i na t i o o f   di f f e r e n t   ML   m o de l s   di a g n o s i s   o f   PD   i t h e   t a b l e .   E v e r y   v a r i a b l e   l i s t e d   i t h e   r o w s   i s   a   s e pa r a t e   a l go r i t hm   o c l a s s i f i e a nd   t h e   c o l um n s   r e f e t o   pa r a m e t e r s   s uc a s   a c c u r a c y ,   a r e a   u n de t h e   c u r v e   (A U C),   r e c a l l ,   p r e c i s i o n ,   F 1 - s c o r e ,   k a pp a ,   M a t t h e w s   c o r r e l a t i o n   c o e f f i c i e n t   (M CC) ,   a n d   t h e   t ra i ni n t i m e   ( T T )   m e a s ur e i s e c o n ds .   T h e   i n f o r m a t i o n   di s pl a y e i n   t h e   t a b l e   c a b e   s e e n   t o   s upe ri o o n e s   b e i ng  t h e   m o de l s   s uc a s   A E T   ( e xt ra   t r e e s   c l a s s i f i e r ) ,   A G B   ( g ra di e n t   bo os t i n g   c l a s s i f i e r) ,   a n d   A E   ( e xt r e m e   g ra di e n t   b oo s t i n g )   a s   t h e y   h a v e   t h e   hi g h e s t   l e v e l s   of   a c c ur a c y   a n d   A U C   i n   c o nt r a r y   t o   t h e   o t h e m o de l s .   T h e   m o de l   a l s o   pe r f o r m s   f a vo r a b l y   i t e rm s   o f   r o b us t   r e c a l l ,   p r e c i s i o n,   a nd  F1 - s c o r e   m e a s ur e s ,   de m o n s t ra t i n t h e   m o de l   e ff i c a c y   i n   t he   a c c ur a t e   i de n t i f i c a t i o n s   o f   P D   c a s e s .   D e s pi t e   t h a t ,   s o m e   S V M - L K   (s uppo r t   v e c t o r   m a c hi n e   w i t h   l i n e a ke rn e l )   a nd  qu a d ra t i c   di s c r i m i na n t   a na l y s i s   (Q D A )   m o de l s   a r e   v e r y   w e a i t e r m s   o f   a c c ur a c y   a n o t h e r   pe r f o r m a n c e   s t a t i s t i c s .   A n y w a y ,   t h e   t a b l e   de m o n s t ra t e s   c a r d i n a l   k n o w l e dge   o t h e   e ff e c t i v e n e s s   o f   v a r i o us   ML   m o d e l s   f o r   t h e   di a g n o s i s   o f   P D ,   gi v i n g   t h e   c l i n i c i a n s   c l ue   fo r   t h e   m o s t   e f f i c i e n t   m o de l   t o   us e .       T a b l e   3 .   Co m p a r a t i v e   a na l y s i s   of   M L M   fo r   PD   d i a g n o s i s   M o d e l / c l a s s i fi e r s   A c c u ra c y   ( % )   A U C   Re c a l l   P re c .   F1   K a p p a   M CC   T T   (S e c )   E x t ra   t r e e s   c l a s s i f i e ( E T C )   9 2 . 5 6   0 . 9 7 7 8   0 . 9 4 5 6   0 . 9 5 8 9   0 . 9 4 9 5   0 . 8 0 4 8   0 . 8 2 0 1   0 . 4 9 8 0   G ra d i e n t   b o o s t i n g   c l a s s i f i e r   (G BC)   9 2 . 5 0   0 . 9 5 5 6   0 . 9 5 5 6   0 . 9 4 7 8   0 . 9 4 9 5   0 . 7 9 9 7   0 . 8 1 1 8   0 . 1 5 9 0   E x t r e m e   g ra d i e n t   b o o s t i n g   (E G B)   9 1 . 7 9   0 . 9 6 6 7   0 . 9 5 6 7   0 . 9 3 7 3   0 . 9 4 5 4   0 . 7 7 6 6   0 . 7 8 8 8   0 . 8 2 3 0   Ca t   b o o s t   c l a s s i fi e r   (CB C)   9 1 . 7 9   0 . 9 7 0 4   0 . 9 3 5 6   0 . 9 5 8 9   0 . 9 4 3 6   0 . 7 8 9 1   0 . 8 0 7 2   4 . 9 9 1 0   L i g h t   g ra d i e n t   b o o s t i n g   m a c h i n e   (L G B M )   9 0 . 9 0   0 . 9 5 5 6   0 . 9 3 4 4   0 . 9 4 6 4   0 . 9 3 8 4   0 . 7 6 1 2   0 . 7 7 4 2   0 . 1 3 2 0   Ra n d o m   fo r e s t   c l a s s i f i e r   (R F C)   8 9 . 2 3   0 . 9 6 3 0   0 . 9 2 3 3   0 . 9 3 6 4   0 . 9 2 7 9   0 . 7 1 1 2   0 . 7 2 2 6   0 . 5 3 6 0   A d a Bo o s t   c l a s s i f i e r   ( A BC)   8 7 . 7 6   0 . 9 4 6 3   0 . 8 9 2 2   0 . 9 4 7 3   0 . 9 1 4 8   0 . 6 9 2 9   0 . 7 1 4 9   0 . 1 3 2 0   L i n e a d i s c ri m i n a n t   a n a l y s i s   (L D A )   8 6 . 7 3   0 . 8 6 7 4   0 . 8 7 8 9   0 . 9 4 7 1   0 . 9 0 7 2   0 . 6 6 4 6   0 . 6 8 9 0   0 . 0 2 4 0   D e c i s i o n   t r e e   c l a s s i f i e r   (D T C)   8 6 . 0 9   0 . 8 4 0 6   0 . 8 8 1 1   0 . 9 3 2 4   0 . 9 0 2 8   0 . 6 5 4 4   0 . 6 7 0 0   0 . 0 3 1 0   K - n e i g h b o r s   c l a s s i f i e r   (K - N   C )   7 8 . 9 1   0 . 8 7 7 6   0 . 7 8 7 8   0 . 9 3 8 2   0 . 8 3 7 9   0 . 5 2 9 4   0 . 5 8 5 7   0 . 1 3 0 0   L o g i s t i c   r e g r e s s i o n   (L R)   7 8 . 4 6   0 . 9 1 1 9   0 . 8 0 2 2   0 . 9 0 6 4   0 . 8 4 5 8   0 . 4 7 8 7   0 . 4 9 8 5   0 . 5 0 6 0   N a i v e   Ba y e s   (N B)   7 6 . 0 3   0 . 8 6 0 4   0 . 7 0 3 3   0 . 9 6 7 5   0 . 8 0 6 3   0 . 5 1 5 4   0 . 5 6 6 0   0 . 0 2 6 0   Ri d g e   c l a s s i f i e r   (RC)   7 4 . 4 2   0 . 0 0 0 0   0 . 7 5 8 9   0 . 8 9 3 2   0 . 8 1 2 7   0 . 3 9 9 2   0 . 4 2 4 9   0 . 0 2 4 0   S V M - LK   4 6 . 6 0   0 . 0 0 0 0   0 . 4 3 2 2   0 . 5 0 1 9   0 . 3 9 8 6   - 0 . 0 0 0 3   - 0 . 0 1 0 6   0 . 0 2 3 0   Q u a d ra t i c   d i s c ri m i n a n t   a n a l y s i s   ( Q D A )   2 4 . 6 2   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 2 6 0       O ur  s t udy   s ugge s t s   t ha t   hi g h e r   s e v e r i t y   of   vo i c e   a b n o rm a l i t i e s   i s   n o t   a s s o c i a t e w i t h   po o r   pe r f o r m a n c e   i PD   di a g n o s i s .   T h e   p r o po s e m e t h o m a y   be n e f i t   f r o m   f u r t h e r   r e f i n e m e nt   o f   fe a t u r e   s e l e c t i o n   t e c hn i q ue s   w i t h o ut   a dv e r s e l y   i m pa c t i n g   t h e   o v e r a l l   d i a g n o s t i c   a c c u r a c y .   A ddi t i o na l l y ,   i n c r e a s i n g   t h e   d a t a s e t   s i z e   c o ul e nha n c e   t h e   r o b us t n e s s   o f   t h e   m o de l   a nd  i m p r o v e   i t s   ge n e r a l i z a b i l i t y   t o   di v e r s e   pa t i e nt   po pul a t i o n s .     4. 3 .     R e c e i v e r   o p e r ati n g   c h a r ac t e r i s ti c   F i gu r e   6   di s p l a y s   t h e   r e c e i ve r   o pe ra t i n g   c ha r a c t e r i s t i c   ( R O C)  c ur v e ,   i l l us t r a t i n g   t h e   t ra de - o ff  b e t w e e n   s e n s i t i v i t y   (t r ue   po s i t i v e   r a t e a n d   1 - s pe c i f i c i t y   (fa l s e   po s i t i v e   ra t e )   a c r o s s   v a r i o us   c l a s s i f i c a t i o n   t hr e s h o l ds .   T hi s   c ur v e   e v a l ua t e s   t h e   c l a s s i f i e r' s   a b i l i t y   t o   di ffe r e nt i a t e   b e t w e e n   P a r ki n s o n' s   a nd  n o rm a l   c a s e s ,   w i t t h e   A U s e r v i n g   a s   a   qu a l i t a t i v e   m e a s u r e   o f   pe r f o r m a nc e .   F o r   c l a s s   0   ( i n di c a t i ng  n o r m a l   c a s e s ):     A U C= 0. 92,   i ndi c a t i n g   a   s t r o ng  a b i l i t y   t o   di s t i n gu i s h   n o r m a l   c a s e s   f r o m   P a r k i n s o n' s   c a s e s .   F o c l a s s   1   (i n di c a t i ng   P a rki n s o n' s   c a s e s ):     A U C= 0. 92,   de m o n s t r a t i n g   a   s i m i l a rl y   s t r o n g   a b i l i t y   t o   di f f e r e n t i a t e   P a r k i n s o n ' s   c a s e s   f r o m   n o r m a l   c a s e s .   T h e   m a c r o   a v e r a ge   R O c u r v e   a gg r e g a t e s   t h e   pe r f o r m a n c e   a c r o s s   bo t h   c l a s s e s :     F o r   c l a s s   0 :   A U C= 0 . 96 ,   r e f l e c t i n a   hi g o v e r a l l   pe r f o r m a n c e   i n   d i s t i n gui s hi n g   n o rm a l   c a s e s .     F o r   c l a s s   1 :   A U C= 0 . 93 ,   i n di c a t i ng  a   s t r o n g   o v e r a l l   a b i l i t y   t o   i de nt i fy   P a rki n s o n' s   c a s e s .   T h e s e   ' A U C'   v a l ue s   e m p ha s i z e   t h e   c l a s s i f i e r' s   s upe r i o ri t y   i t h e   r e f i n e m e n t   o f   s e pa r a t i n g   P D   f r o m   t h e   n o rm a l s   a n d   i nde e c o n f i r m   i t s   r e l i a b i l i t y   i d i a g n o s t i c   t a s ks .   T hr o ug h   t h e   c o ur s e   o f   o ur   r e s e a r c h,   w e   a n a l y z e t h e   e ff e c t i v e n e s s   of   bo t us i n g   t h e   s pe e c b i o m a r ke r s   i c o n j un c t i o w i t t h e   X G B oo s t   ML   a l go r i t h m   a nd  t h e   s t a n d a l o n e   v a l ue s   o f   t h e   s pe e c h   b i o m a r ke r s   f o r   de t e c t i ng  PD .   T h i s   a m b i gu i t y   un de rl i n e s   o ur   f i n d i n gs   o f   t h e   m i m i c r y   s ki l l   a b i l i t i e s   of   t h e   r o b o t s ,   a c h i e v i ng   t h e   a c c u r a c y   of   90% .   N e v e r t h e l e s s ,   t h e r e   a r e   s o m e   a pp a r e n t   d ra w b a c ks   t o   t hi n k   a b o ut .   I s h o rt ,   o u r   s t udi e s   e xp r e s s e t h e   l i m i t a t i o n s   w i t hi t h e   m o de l ,   a s s o c i a t e w i t f a l s e   n e g a t i v e s ,   m a i n l y   w i t t h e   n e w   a n d   u n s e e d a t a   e xa m pl e s .   T h e   s h o r t e t i m e   f r a m e   m a y   l e a t h e   m o de l   t o   m a ke   t h e   m i s t a ke   o f   n o t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 2 6 :   8 00 - 811   808   i de nt i fy i n g   t h e   p a t i e nt s   w h o   m a y   h a v e   s o m e w h a t   l e s s   d i s t i n c t   s y m pt o m s   fo r   i n s t a n c e .   O v e r   t h e s e   i s s ue s ,   a ddi t i o na l   e xt e n s i v e   a n w i de r   s t u di e s   s h o ul n o t   b e   n e gl e c t e d.   T h e s e   f ut u r e   s t ud i e s   s h o ul ge t   t o   t h e   b o t t o m   of   t h e   ge n e ra l   a p pl i c a b i l i t y   of   o ur   a pp r o a c t o   a i n c r e a s i ngl y   di v e r s e   po pul a t i o n   o f   pa t i e nt s   w i t di f f e r e n t   b a c kgr o un ds   a n l e v e l s   of   a c c e s s i b i l i t y .   P a rt i c ul a r l y ,   t h e y   a re   a dv i s e t o   e v a l ua t e   t h e   s u i t a b i l i t y   of   t h e   m o de l   a c r o s s   s e ve r a l   di f f e r e n t   e t hn i c   o r   ra c e   gr o ups   a n a l l   s t a ge s   o f   t h e   di s e a s e .   A s   w e l l   a s   t ha t ,   c o m p r e h e n s i v e   r e s e a r c h e s   b a s e d   o b r o a dl y   f o r m ul a t e d   h y p o t h e s e s   a r e   n e c e s s a r y   t o   f i n d   o ut   t h e   po t e nt i a l   r e a s o n s   f o r   f a l s e   n e ga t i v e   r e s ul t s   a n m a n e uv e r s   t o   a l l e v i a t e   t h e s e   i s s ue s .   A s   a   po t e n t i a l   c h a nn e l   f o r   f urt h e r   s t u dy ,   r e a l - t i m e   s pe e c a na l y s i s   w i t s uc c o n t i n uo us   m o ni t o ri n g   m a y   y i e l d   t r e m e n do us   b e n e f i t s   i t h e   f ut u r e .   T hr o ug h   o n go i n g   a s s e s s m e n t   o f   t h o s e   b i o m a r ke r s   i t h e   v o i c e ,   c l i n i c i a n s   m a y   de t e c t   e a r l y   s y m pt o m s   o f   P a r ki n s o n ’s   o t h e   di s e a s e   p r o gr e s s i o n,   o r   c a m   de t e c t   t r e a t m e nt   e f f i c a c y   us i n g   o nl y   vo i c e .   N e v e r t h e l e s s ,   i n - de pt h   v a l i d a t i o n   a n d   r e f i n e m e n t   o f   s uc r e a l - t i m e   m o ni t o ri n g   s y s t e m s   m a ke   s e r i o us   s e n s e   s o   f u r t h e r e l i a b i l i t y   a n d   pe r t i n e n c e   i n   c l i ni c a l   a pp r o a c a r e   t h e   gu a ra n t e e d.   A dd r e s s i n t h e s e   a s pe c t s   t hr o ugh  f urt h e r e s e a r c a nd  de v e l o pm e n t   e ffo r t s   w i l l   b e   c r uc i a l   f o r   e nha n c i n g   t h e   r e l i a b i l i t y   a n d   u t i l i t y   of   A I - b a s e di a g n o s i s   i PD ,   ul t i m a t e l y   i m p r o v i n g   p a t i e nt   c a r e   a nd  t r e a t m e n t   o ut c o m e s .   O ur  s t udy   de m o n s t r a t e s   t ha t   s pe e c h   b i o m a r ke r s   a r e   m o r e   r e s i l i e nt   t ha t r a d i t i o n a l   c l i ni c a l   e v a l u a t i o n s   i d i a g n o s i ng  PD .   F ut u r e   s t ud i e s   m a y   e xpl o r e   n o v e l   M L   t e c hn i q ue s   w i t f e a s i b l e   w a y s   of   pr o duc i n g   m o r e   a c c ura t e   a nd  r e l i a b l e   di a g n o s t i c   m o de l s .           F i gu r e   6 .   R O c u r v e   fo r   X G B o os t   c l a s s i f i e r       T h e   f i n d i n gs   o f   t h i s   r e s e a r c h   s ugge s t   s e v e r a l   i m p l i c a t i o ns   fo r   t h e   f ut u r e   o f   P D   di a gn o s i s   a n d   t r e a t m e nt :   a c c o r di n t o   a m a r t y a   s e n ,   " P e o pl e   m a y   n o t   b e   a b l e   t o   a t t a i n   100 f ul f i l l m e nt   o f   t h e i r   n e e ds   a n d   w a n t s   e v e n   i a   f un c t i o n i ng  de m o c ra c y   due   t o   f i ni t e   r e s o ur c e s   a n d   o t h e c o n s t r a i nt s . "     i)   E nh a n c e d i a g n o s t i c   a c c ura c y :   by   m e a n s   o f   t h e   us e   o f   t he   X G Boo s t   a l go ri t hm ,   t h e   a c c u r a c y   o n   P D   di a g n o s i s   b e c o m e s   be t t e r ,   t h us   e a rl y   di a g n o s i s   a n d   i nt e r v e nt i o n   a r e   a s s u r e d ,   po t e n t i a l l y   l e a di ng  t o   di s e a s e   pr o g r e s s i o n   s t o ppi ng.   ii)   E f f i c i e n t   s c r e e ni n g   p r o c e s s :   A I - pow e r e s c r e e n i n g   s h o rt e n s   di a g n o s t i c   p r o c e s s e s ,   s e n di n g   f e w e r   pa t i e n t s   to   e xpe n s i v e   e xa m s   a n d   e v a c ua t i n g   t h e   m e di c a l   s y s t e m s   f r om   t h e   c o s t s   o f   m a n u a l   s c a n s   w h i l e   f a c i l i t a t i n g   t i m e l y   pa t i e nt   c a r e .     iii)   T a i l o r e t r e a t m e n t   s t ra t e gi e s :   v oc a l   b i o m a r ke r   a na l y s i s   m a k e s   i t   po s s i b l e   t o   l e a pe r s o n a l i z e t r e a t m e nt   c o ur s e s   a n d   e v a l ua t e   h e a l i n g   p r o c e s s   f a c t o r s   t o   e nh a n c e   a   p a t i e nt ' s   l i f e   qua l i t y .     i v )   R e m o t e   m o n i t o r i ng  c a p a b i l i t i e s :   a   c o n v e r ge n c e   o f   di gi t a l   he a l t h   t e c hn o l o gi e s   e na b l e s   pa t i e nt s   t o   r e po r t   s y m pt o m s   f r o m   r e m o t e   pl a c e   w h i c h   p r o v i de s   o ppo r t uni t i e s   t o   c h a n ge   pl a n s   o f   t r e a t m e nt   a n m a ke s   h e a l t h   c a r e   de l i v e r y   m o r e   a c c e s s i b l e .   v)   A dv a n c e m e nt   o f   pr e c i s i o m e di c i n e :   A I - s t a c ke d   i nt e l   t o   ge t   a   s pe c i f i c   di s e a s e   s ub g r o ups   p a r t i c ul a ri t i e s ,   c o n s e que n t l y   s h o w s   t h e   w a y   t o   t a r ge t e d   i nt e r v e nt i o n s   w i t h   i ndi v i dua l   t r e a t m e nt   r e g i m e n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52         P ar k i ns on's   di s e as e   di a gnos i s   us i ng   v oi c e   bi om ar k e r s :   m a c hi n e   l e ar n i ng   appr oa c h   ( A m i t   Kum ar )   809   T h e   r e s ul t a n t   i de n t i f i c a t i o n   o f   t h e   m a i pa t h o l o gi c a l   c a us e s   of   P D   i n c r e a s e s   t h e   po s s i b i l i t y   of  de t e c t i n g   t h e s e   p r o c e s s e s   f a s t e r   a n d   m o r e   a c c ura t e l y .   T hi s   c a n   l e a t o   t h e   de v e l o pm e n t   o f   m o r e   c us t o m i z e d   a n d   e ff e c t i v e   di a g n o s t i c   a n d   t h e r a pe ut i c   s t r a t e gi e s   t ha t   m i g ht   m a ke   a   r e v o l ut i o n a r y   i m pa c t   o h e a l t h c a r e   i t h i s   f i e l d.   S t i l l   t ha t   r e s e a r c h   r e qui r e s   f i n e - t u ni n a n d   de v e l o pm e n t ;   t h e s e   m e t h o do l o gi e s   w i l l   b ri n hi g h e qua l i t y   c a r e   t o   t h e   v i c t i m s   o f   t h e   di s e a s e .       5.   C O N C LU S I O N     R e c e n t   o b s e r v a t i o n s   s ugge s t   t h a t   t h e   X G B o o s t   a l go r i t hm   i s   h i g hl y   e ffe c t i ve   i n   di a g n o s i ng  PD a c hi e v i n g   a i m p r e s s i v e   a c c ur a c y   r a t e   o f   90% .   O u f i n d i n gs   p r o v i de   c o n c l us i v e   e v i de n c e   t h a t   t h i s   ph e n o m e n o i s   a s s o c i a t e w i t t h e   s ub s t a n t i a l   r o l e   o f   s pe e c h   b i o m a r ke r s   i t h e   m o de l ' s   de c i s i o n - m a ki ng  pr o c e s s .   It   i s   n o t e w o r t h y   t h a t   t h e   l i m i t a t i o n s   o b s e r ve d,   pa rt i c ul a r l y   i s e n s i t i v i t y   f o r   de t e c t i ng  FN   i u n s e e da t a ,   a r e   n o t   due   t o   e l e v a t e n u m b e r s   o f   FP   o r   o t h e f a c t o r s .   T hi s   hi g h l i g ht s   t h e   n e c e s s i t y   of   a dj us t i ng  t h e   m o de l   t o   e nha n c e   s e n s i t i v i t y   a n d   e n s u r e   p r e c i s e   P a rki n s o n' s   d i a g n o s i s .   T hi s   r e s e a r c f i rm l y   s ugge s t s   t ha t   us i n s pe e c b i o m a r ke r s   f o r   t h e   e a rl y   di a g n o s i s   o f   P D   by   A I - b a s e di a g n o s t i c   s y s t e m s   i s   o n e   o f   t h e   m o s t   f e a s i b l e   a n d   t h us ,   i t h e   s c e na r i o   o f   t h e   e n c o un t e r e o b s t a c l e s ,   t h i s   e a rl y   di a g n o s i s   o f   PD   by   A I - b a s e d   di a g n o s t i c   s y s t e m s   w o ul b e   a t t a i n a b l e .   I n   o rde t o   a c c o m pl i s h   i t s   o bj e c t i v e   of   b e i n r e f i n e d   a s   w e l l   a s   b e i n g   pra c t i c a l   t o   us e   i r e a l   l i f e   s i t u a t i o n s ,   t h e   m o de l   w o ul n e e t o   b e   t u n e d   w e l l   a n d   v a l i da t e o a   di f f e r e n t   da t a s e t .   T h e   f ut u r e   r e s e a r c h e r s   c o ul t h e r e f o r e   a i m   a t   b ui l d i n a   b i gge da t a b a s e ,   i nt e g r a t i ng  t h e   a l go r i t hm   w i t h   t h e   o t h e r   v o c a l   f e a t ur e s ,   a n a n a l y z i n g   c o n t i nuo us l y   t h e   i nput   v o i c e   t o   i m p r o v e   t h e   s y s t e m .   T h i s   w i l l   c o n s e que n t l y   b e t t e t h e   r e l i a b i l i t y   a n d   t h e   e f fe c t i ve   c o ur s e   o t h e   A I - d r i v e d i a g n o s i s   i PD   w hi c ha s   a   g r e a t   f i n a l i t y   of   h e l p i n pa t i e n t s   a n d   c o n duc t i ng  e f fe c t i ve   t r e a t m e nt .   T h e   r e po r t   hi g hl i g ht s   h o w   t h e   e xpl o i t a t i o n   o t h e   ML   t e c hni que s   m a y   be   s t e e r e d   i nt o   a e a rl y   r e c o gn i t i o a n d   t r e a t m e nt   o f   PD   c o n s i de r i n g   t ha t   t h e   m e t h o do l o g y   m a y   b r i ng  t h e   i m p a c t   t o   b o t h   t h e   di s c i pl i n e   a n d   t h e   s o c i e t y   i ge n e r a l .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N     T h e   a u t h o r s   s t a t e   n o   f undi n g   i s   i n v o l v e d.       C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN T   T h e   a u t h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i n t e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   D a t a   a v a i l a b i l i t y   do e s   n o t   a p pl y   t o   t hi s   p a pe r   a s   n o   n e w   da t a   w e r e   c r e a t e o a na l y z e i t hi s   s t u dy .       R EF ER EN C ES   [1 ]   A .   T s a n a s ,   M .   L i t t l e ,   P .   M c S h a rry ,   a n d   L .   Ra m i g ,   A c c u ra t e   t e l e m o n i t o ri n g   o f   P a rk i n s o n s   d i s e a s e   p r o g r e s s i o n   b y   n o n - i n v a s i v e   s p e e c h   t e s t s ,   Na t u r e   P r e c e d i n g s ,   O c t .   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / n p re . 2 0 0 9 . 3 9 2 0 . 1 .   [2 ]   G .   F a g h e ra z z i ,   A .   F i s c h e r,   M .   I s m a e l ,   a n d   V .   D e s p o t o v i c ,   V o i c e   f o h e a l t h :   t h e   u s e   o f   v o c a l   b i o m a rk e r s   f r o m   re s e a r c h   t o   c l i n i c a l   p ra c t i c e ,   D i g i t a l   B i o m a r k e r s v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p p .   7 8 8 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 / 0 0 0 5 1 5 3 4 6 .   [3 ]   B.   W a l s h   a n d   A .   S m i t h ,   Ba s i c   p a ra m e t e r s   o f   a rt i c u l a t o ry   m o v e m e n t s   a n d   a c o u s t i c s   i n   i n d i v i d u a l s   w i t h   P a rk i n s o n s   d i s e a s e ,   M o v e m e n t   D i s o r d e r s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   7 ,   p p .   8 4 3 8 5 0 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / m d s . 2 4 8 8 8 .   [4 ]   F .   C.   C h u rc h ,   T re a t m e n t   o p t i o n s   fo r   m o t o r   a n d   n o n - m o t o r   s y m p t o m s   o P a rk i n s o n s   d i s e a s e ,   B i o m o l e c u l e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,     p .   6 1 2 ,   2 0 2 1 .   [5 ]   A .   K u m a a n d   N .   S h a r m a ,   D e t e c t i o n   a n d   c l a s s i fi c a t i o n   o f   o ra l   c a n c e u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l s ,   i n   2 0 2 3   3 r d   I n t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   T e c h n o l o g i c a l   A d v a n c e m e n t s   i n   Co m p u t a t i o n a l   S c i e n c e s   ( IC T A CS ) ,   N o v .   2 0 2 3 ,   p p .   5 2 2 5 2 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ICT A CS 5 9 8 4 7 . 2 0 2 3 . 1 0 3 9 0 0 7 1 .   [6 ]   J .   G o y a l ,   N .   S h a r m a ,   A .   K u m a r ,   A .   A n a n d ,   a n d   C.   P ra b h a ,   Cl a s s i fy i n g   d i a b e t e s   u s i n g   a rt i fi c i a l   i n t e l l i g e n c e   t e c h n i q u e s :     a   c o m p a ra t i v e   a n a l y s i s ,   i n   2 0 2 3   IE E E   2 n d   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   In d u s t r i a l   E l e c t r o n i c s D e v e l o p m e n t s   &   A p p l i c a t i o n s   ( IC ID e A ) ,   S e p .   2 0 2 3 ,   p p .   3 5 3 3 5 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ICID e A 5 9 8 6 6 . 2 0 2 3 . 1 0 2 9 5 2 2 7 .   [7 ]   N .   H a k i m ,   P a rk i n s o n s   d i s e a s e   d e t e c t i o n   f r o m   v o c a l   b i o m a rk e r ,   K a g g l e ,   2 0 2 1 .   h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / c o d e / n a s ru l h a k i m 8 6 / p a rk i n s o n - s - d i s e a s e - d e t e c t i o n - f r o m - v o c a l - b i o m a rk e r   (a c c e s s e d   A u g .   2 2 ,   2 0 2 5 ).   [8 ]   S .   K a u r,   S .   G u p t a ,   S .   S i n g h ,   D .   K o u n d a l ,   a n d   A .   Z a g u i a ,   Co n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk   b a s e d   h u rri c a n e   d a m a g e   d e t e c t i o n   u s i n g   s a t e l l i t e   i m a g e s ,   S o f t   Co m p u t i n g ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 6 ,   p p .   7 8 3 1 7 8 4 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 0 0 - 022 - 06805 - 6.   [9 ]   P .   M a l h o t ra ,   S .   G u p t a ,   D .   K o u n d a l ,   A .   Z a g u i a ,   a n d   W .   E n b e y l e ,   D e e p   n e u ra l   n e t w o rk s   fo r   m e d i c a l   i m a g e   s e g m e n t a t i o n ,   J o u r n a l   o f   H e a l t h c a r e   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 9 5 8 0 9 9 1 .   [1 0 ]   S .   R,   S .   B .   M ,   A .   S .   M a n j u n a t h ,   R.   M ,   N .   S h a rm a ,   a n d   P .   S i n g h ,   E m o t i o n   d e t e c t i o n   i n   s p e e c h :   a   CN N   n e u ra l   n e t w o rk   a p p r o a c h ,   i n   2 0 2 3   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   Ne t w o r k ,   M u l t i m e d i a   a n d   In f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y   ( N M IT CO N) ,   S e p .   2 0 2 3 ,   p p .   1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / N M IT CO N 5 8 1 9 6 . 2 0 2 3 . 1 0 2 7 5 9 0 9 .   [1 1 ]   Z .   X u ,   J .   W a n g ,   Y .   Z h a n g ,   a n d   X .   H e ,   V o i c e p ri n t   r e c o g n i t i o n   o P a rk i n s o n   p a t i e n t s   b a s e d   o n   d e e p   l e a r n i n g ,   a r X i v   p r e p r i n t   a r X i v :1 8 1 2 . 0 6 6 1 3 ,   2 0 1 8 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.