Проект направлен на создание модели, которая способна выявлять болезнь Паркинсона на ранней стадии, анализируя акустические характеристики речи человека. Такой подход позволяет использовать технологию как вспомогательный инструмент в медицине, помогая проводить раннюю диагностику без инвазивных процедур.

🔹 Что анализировалось
• Частота и стабильность голоса
• Параметры джиттера и шиммера (колебания тона и амплитуды)
• Характеристики, связанные с вибрациями голосовых связок

🔹 Как проходило исследование
• Данные о голосе пациентов были собраны и обработаны, лишние параметры удалены
• Проведена нормализация признаков для повышения качества анализа
• Выполнена классификация с применением алгоритмов машинного обучения

🔹 Результаты проекта
• 🎯 Точность модели достигла 95% на тестовой выборке
• 📊 Модель успешно различает пациентов с признаками болезни и здоровых людей
• 🧠 Решение демонстрирует потенциал для использования в системах ранней диагностики