論文の概要: Detecting Throat Cancer from Speech Signals using Machine Learning: A Scoping Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09230v2
• Date: Wed, 24 Jul 2024 16:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 19:59:51.011959
• Title: Detecting Throat Cancer from Speech Signals using Machine Learning: A Scoping Literature Review
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた音声信号のスロート癌検出:スコーピング文献レビュー
• Authors: Mary Paterson, James Moor, Luisa Cutillo,
• Abstract要約: 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、患者の発話から喉がんを検出する可能性がある。 喉がんの症例は世界中で増加している。 音声から喉がんを検出するためのAIとMLの使用について、包括的なレビューは行われていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Introduction: Cases of throat cancer are rising worldwide. With survival decreasing significantly at later stages, early detection is vital. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have the potential to detect throat cancer from patient speech, facilitating earlier diagnosis and reducing the burden on overstretched healthcare systems. However, no comprehensive review has explored the use of AI and ML for detecting throat cancer from speech. This review aims to fill this gap by evaluating how these technologies perform and identifying issues that need to be addressed in future research. Materials and Methods: We conducted a scoping literature review across three databases: Scopus,Web of Science, and PubMed. We included articles that classified speech using machine learning and specified the inclusion of throat cancer patients in their data. Articles were categorized based on whether they performed binary or multi-class classification. Results: We found 27 articles fitting our inclusion criteria, 12 performing binary classification, 13 performing multi-class classification, and two that do both binary and multiclass classification. The most common classification method used was neural networks, and the most frequently extracted feature was mel-spectrograms. We also documented pre-processing methods and classifier performance. We compared each article against the TRIPOD-AI checklist, which showed a significant lack of open science, with only one article sharing code and only three using open-access data. Conclusion: Open-source code is essential for external validation and further development in this field. Our review indicates that no single method or specific feature consistently outperforms others in detecting throat cancer from speech. Future research should focus on standardizing methodologies and improving the reproducibility of results.
• Abstract（参考訳）: 紹介:喉がんの症例は世界中で増加している。 後段では生存率が著しく低下するので、早期発見は不可欠である。 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、患者の音声から喉がんを検出する可能性があり、早期診断を容易にし、オーバーストレッチされた医療システムの負担を軽減する。 しかし、音声から喉がんを検出するためのAIとMLの使用について包括的なレビューは行われていない。 このレビューは、これらの技術がどのように機能するかを評価し、今後の研究で解決すべき課題を特定することで、このギャップを埋めることを目的としている。 資料と方法: スコパス, Web of Science, PubMed の3つのデータベースを対象としたスコーピング文献レビューを行った。 対象は,機械学習を用いて音声を分類し,喉がん患者をデータに含ませた記事を含む。 記事は二進分類か多進分類かに基づいて分類された。 結果: 包含基準に適合する27項目, バイナリ分類12項目, 多クラス分類13項目, 多クラス分類2項目が得られた。 最も一般的な分類法はニューラルネットワークであり、最も頻繁に抽出される特徴はメル・スペクトログラムである。 また,前処理手法や分類器の性能も文書化した。 各項目をTRIPOD-AIチェックリストと比較したところ,オープンサイエンスの欠如を示し,コードを共有する記事は1つ,オープンアクセスデータを使用する記事は3つに過ぎなかった。 結論: オープンソースコードは、この分野で外部の検証とさらなる開発に不可欠です。 本研究は, 咽喉頭癌検出において, 一つの方法, 特定の特徴が, 常に他者より優れていることを示唆するものである。 今後の研究は、方法論の標準化と結果の再現性の向上に焦点を当てるべきである。

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