論文の概要: HEAR4Health: A blueprint for making computer audition a staple of modern healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10477v1
• Date: Wed, 25 Jan 2023 09:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:51:25.916710
• Title: HEAR4Health: A blueprint for making computer audition a staple of modern healthcare
• Title（参考訳）: HEAR4Health:コンピュータ・オーディションを現代医療の基盤にするための青写真
• Authors: Andreas Triantafyllopoulos, Alexander Kathan, Alice Baird, Lukas Christ, Alexander Gebhard, Maurice Gerczuk, Vincent Karas, Tobias H\"ubner, Xin Jing, Shuo Liu, Adria Mallol-Ragolta, Manuel Milling, Sandra Ottl, Anastasia Semertzidou, Srividya Tirunellai Rajamani, Tianhao Yan, Zijiang Yang, Judith Dineley, Shahin Amiriparian, Katrin D. Bartl-Pokorny, Anton Batliner, Florian B. Pokorny, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: 近年、従来の医療システムを変革する試みとして、デジタル医療の研究が急速に増加している。 コンピュータによるオーディションは、少なくとも商業的関心の面では遅れている。 実生活における聴覚信号の分析に必要な基礎技術に対応する聴覚、計算とデータ効率の進歩、個々の差異を考慮し、医療データの長手性を扱う聴覚。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.8799665638295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent years have seen a rapid increase in digital medicine research in an attempt to transform traditional healthcare systems to their modern, intelligent, and versatile equivalents that are adequately equipped to tackle contemporary challenges. This has led to a wave of applications that utilise AI technologies; first and foremost in the fields of medical imaging, but also in the use of wearables and other intelligent sensors. In comparison, computer audition can be seen to be lagging behind, at least in terms of commercial interest. Yet, audition has long been a staple assistant for medical practitioners, with the stethoscope being the quintessential sign of doctors around the world. Transforming this traditional technology with the use of AI entails a set of unique challenges. We categorise the advances needed in four key pillars: Hear, corresponding to the cornerstone technologies needed to analyse auditory signals in real-life conditions; Earlier, for the advances needed in computational and data efficiency; Attentively, for accounting to individual differences and handling the longitudinal nature of medical data; and, finally, Responsibly, for ensuring compliance to the ethical standards accorded to the field of medicine.
• Abstract（参考訳）: 近年、デジタル医療の研究が急速に増加し、従来の医療システムを現代的でインテリジェントで多用途の同等品に転換しようとしている。 医療画像の分野では第一に、そして第一に、ウェアラブルやその他のインテリジェントなセンサーの利用において、ai技術を活用するアプリケーション群が誕生した。 対照的に、コンピュータのオーディションは、少なくとも商業的関心の観点からは遅れているように見える。 しかし、オーディションは長年医療従事者にとって必須のアシスタントであり、聴診器は世界中の医師にとって重要なサインだ。 この従来のテクノロジーをAIで変換するには、固有の課題がいくつか必要だ。 我々は、4つの主要な柱で必要とされる進歩を分類する: 聴き、実生活環境における聴覚信号の分析に必要な基礎技術に対応する; 以前には計算とデータ効率に必要とされる進歩; 個々の違いを考慮し、医療データの経年的性質を扱うために注意深い; そして最後に、医療分野に準拠した倫理基準の遵守を確保するために責任を負う。

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