Die Erkennung der Parkinson-Krankheit könnte durch eine innovative Methode zur Analyse von Sprachsignalen revolutioniert werden. Forscher haben die empirische Fourier-Zerlegung (EFD) eingesetzt, um zwischen Parkinson-Patienten und gesunden Kontrollen zu unterscheiden. Diese Technik zeigt vielversprechende Ergebnisse mit einer Genauigkeit von bis zu 95%. Die Analyse basiert auf Sprachsignalen, die in verschiedene Modi zerlegt werden, um statistische Merkmale zu extrahieren. Die Ergebnisse könnten die Entwicklung automatisierter Systeme zur Früherkennung von Parkinson unterstützen. Solche Systeme wären kostengünstig und nicht-invasiv. Dies könnte insbesondere für die Telemedizin von Bedeutung sein. Weitere Forschungen sind notwendig, um die Methode weiter zu validieren.