論文の概要: Voice-Driven Mortality Prediction in Hospitalized Heart Failure Patients: A Machine Learning Approach Enhanced with Diagnostic Biomarkers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13812v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 13:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 15:21:20.331766
• Title: Voice-Driven Mortality Prediction in Hospitalized Heart Failure Patients: A Machine Learning Approach Enhanced with Diagnostic Biomarkers
• Title（参考訳）: 入院心不全患者の音声による死亡予測 : 診断バイオマーカーを用いた機械学習アプローチ
• Authors: Nihat Ahmadli, Mehmet Ali Sarsil, Berk Mizrak, Kurtulus Karauzum, Ata Shaker, Erol Tulumen, Didar Mirzamidinov, Dilek Ural, Onur Ergen
• Abstract要約: 心不全患者の死亡率を予測するための、強力で効果的な機械学習モデルを示す。 音声バイオマーカーを日常的な患者のモニタリングに組み込むことで、この戦略は患者の結果を改善できる可能性がある。 本研究では,患者の5年間の死亡率を予測するために,音声を入力として機械学習システムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Addressing heart failure (HF) as a prevalent global health concern poses difficulties in implementing innovative approaches for enhanced patient care. Predicting mortality rates in HF patients, in particular, is difficult yet critical, necessitating individualized care, proactive management, and enabling educated decision-making to enhance outcomes. Recently, the significance of voice biomarkers coupled with Machine Learning (ML) has surged, demonstrating remarkable efficacy, particularly in predicting heart failure. The synergy of voice analysis and ML algorithms provides a non-invasive and easily accessible means to evaluate patients' health. However, there is a lack of voice biomarkers for predicting mortality rates among heart failure patients with standardized speech protocols. Here, we demonstrate a powerful and effective ML model for predicting mortality rates in hospitalized HF patients through the utilization of voice biomarkers. By seamlessly integrating voice biomarkers into routine patient monitoring, this strategy has the potential to improve patient outcomes, optimize resource allocation, and advance patient-centered HF management. In this study, a Machine Learning system, specifically a logistic regression model, is trained to predict patients' 5-year mortality rates using their speech as input. The model performs admirably and consistently, as demonstrated by cross-validation and statistical approaches (p-value < 0.001). Furthermore, integrating NT-proBNP, a diagnostic biomarker in HF, improves the model's predictive accuracy substantially.
• Abstract（参考訳）: 心臓不全(HF)を世界的な健康上の問題として扱うことは、患者ケアを強化する革新的なアプローチの実践に困難をもたらす。 特にhf患者の死亡率の予測は、個別のケア、積極的な管理、教育を受けた意思決定による成果の向上を必要とするため、困難かつ批判的である。 近年,機械学習(ML)と組み合わせた音声バイオマーカーの重要性が高まり,特に心不全の予測において顕著な効果が示された。 音声分析とMLアルゴリズムのシナジーは、患者の健康を評価する非侵襲的で容易にアクセスできる手段を提供する。 しかし、標準化された音声プロトコルを用いて心不全患者の死亡率を予測するための音声バイオマーカーが不足している。 そこで我々は,音声バイオマーカーを用いて,入院HF患者の死亡率を予測するための,強力かつ効果的なMLモデルを実証した。 音声バイオマーカーを日常的な患者モニタリングにシームレスに統合することにより、患者の成果を改善し、リソース割り当てを最適化し、患者中心のHF管理を進めることができる。 本研究では,機械学習システム,特にロジスティック回帰モデルを用いて,患者の音声を入力として5年間の死亡率を予測する。 このモデルは、クロスバリデーションと統計的アプローチ(p-値 < 0.001)で示されるように、素晴らしく一貫して動作する。 さらに、診断バイオマーカーであるNT-proBNPをHFに統合することで、モデルの予測精度が大幅に向上する。

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