Implementación de un prototipo basado en el reconocimiento de voz para la detección de asma en personas adultas en Lima, en el año 2025

• Autores: Atencio Mauricio, Enrique Alcides, Pillaca Alegria, Jorge Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/13507
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/13507
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento de voz; Inteligencia artificial; Asma; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.00

La presente investigación abordó la problemática del diagnóstico oportuno del asma en personas adultas, considerando las limitaciones de los métodos convencionales como la espirometría o el FeNO, los cuales, si bien resultan útiles, no siempre están disponibles en los centros de salud de zonas periféricas. Por consiguiente, el principal objetivo fue implementar un prototipo basado en inteligencia artificial, utilizando el reconocimiento de voz y el procesamiento de señales acústicas para la detección de asma en personas adultas en Lima durante el año 2025. La metodología fue de enfoque cuantitativo, con diseño preexperimental empleando una muestra de 50 grabaciones de voz etiquetadas como “asmática” o “no asmática”. El desarrollo del prototipo siguió el modelo en cascada estructurado en cinco fases: análisis de datos, diseño del programa, implementación del algoritmo, verificación de resultados y mantenimiento. Se aplicaron técnicas de procesamiento digital de señales para extraer características acústicas mediante coeficientes cepstrales en las frecuencias de Mel (MFCC). Estas características fueron utilizadas para entrenar y evaluar un modelo de clasificación basado en el algoritmo Random Forest. Los resultados mostraron que el prototipo alcanzó una precisión del 87.5%, una sensibilidad del 86.94% y una especificidad del 84.01%, con un tiempo promedio de detección con una media de 2.02 segundos. Se concluyó que el prototipo logró un rendimiento estadísticamente significativo en los indicadores evaluados, validando su potencial como herramienta de apoyo clínico para el tamizaje de asma. Esta solución tecnológica de bajo costo y no invasiva, representa un aporte innovador en el área de la ingeniería Biomédica, promoviendo el uso de la inteligencia artificial para mejorar el acceso al diagnóstico temprano en contextos con recursos limitados.