論文の概要: Assessing clinical utility of Machine Learning and Artificial Intelligence approaches to analyze speech recordings in Multiple Sclerosis: A Pilot Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09844v1
• Date: Mon, 20 Sep 2021 21:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:12:25.222358
• Title: Assessing clinical utility of Machine Learning and Artificial Intelligence approaches to analyze speech recordings in Multiple Sclerosis: A Pilot Study
• Title（参考訳）: 多発性硬化症における音声記録分析における機械学習と人工知能の臨床的有用性の検討
• Authors: Emil Svoboda, Tom\'a\v{s} Bo\v{r}il, Jan Rusz, Tereza Tykalov\'a, Dana Hor\'akov\'a, Charles R.G. Guttman, Krastan B. Blagoev, Hiroto Hatabu, Vlad I. Valtchinov
• Abstract要約: 本研究の目的は, 音声記録を用いた多発性硬化症の診断, バイオマーカー抽出, 進展モニタリングを支援するための機械学習と深層学習/AIアプローチの臨床的有用性を検討することである。 ランダムフォレストモデルは、バリデーションデータセットの精度0.82、トレーニングデータセットの5k倍サイクルの面積0.76の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6582693134062305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: An early diagnosis together with an accurate disease progression monitoring of multiple sclerosis is an important component of successful disease management. Prior studies have established that multiple sclerosis is correlated with speech discrepancies. Early research using objective acoustic measurements has discovered measurable dysarthria. Objective: To determine the potential clinical utility of machine learning and deep learning/AI approaches for the aiding of diagnosis, biomarker extraction and progression monitoring of multiple sclerosis using speech recordings. Methods: A corpus of 65 MS-positive and 66 healthy individuals reading the same text aloud was used for targeted acoustic feature extraction utilizing automatic phoneme segmentation. A series of binary classification models was trained, tuned, and evaluated regarding their Accuracy and area-under-curve. Results: The Random Forest model performed best, achieving an Accuracy of 0.82 on the validation dataset and an area-under-curve of 0.76 across 5 k-fold cycles on the training dataset. 5 out of 7 acoustic features were statistically significant. Conclusion: Machine learning and artificial intelligence in automatic analyses of voice recordings for aiding MS diagnosis and progression tracking seems promising. Further clinical validation of these methods and their mapping onto multiple sclerosis progression is needed, as well as a validating utility for English-speaking populations.
• Abstract（参考訳）: 背景: 早期診断と、多発性硬化症の正確な疾患進行モニタリングは、疾患管理を成功させる上で重要な要素である。 先行研究により、多発性硬化症は発話の不一致と相関していることが判明した。 客観的音響測定を用いた初期の研究で計測可能な変形が発見された。 目的: 音声記録を用いた多発性硬化症の診断・バイオマーカー抽出・進行モニタリングにおける機械学習と深層学習/AIアプローチの有用性を明らかにする。 方法: 自動音素セグメンテーションを用いたターゲット音響特徴抽出には, 65名のMS陽性者, 66名の健常者を用いたコーパスを用いた。 一連のバイナリ分類モデルをトレーニングし,調整し,その精度と面積について評価した。 結果: ランダムフォレストモデルは, 検証データセット上で 0.82 の精度と, 訓練データセット上で 5 k 倍のサイクルで 0.76 の面積を達成できた。 5の音響特性が統計的に有意であった。 結論:ms診断と進行追跡を支援する音声記録の自動分析における機械学習と人工知能は有望である。 これらの方法のさらなる臨床的検証と多発性硬化症進行へのマッピング、および英語話者に対する有効性が必要である。

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