論文の概要: Voice EHR: Introducing Multimodal Audio Data for Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01620v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 04:07:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-04-03 17:58:09.536273
- Title: Voice EHR: Introducing Multimodal Audio Data for Health
- Title（参考訳）: Voice EHR: 健康のためのマルチモーダルオーディオデータの導入
- Abstract要約: 本報告では、モバイル/ウェブアプリケーションのみを用いて、ガイド付き質問を通じて健康データをキャプチャする新しいデータ型とそれに対応する収集システムを紹介する。
このアプリケーションは最終的に、従来の音声/呼吸機能、音声パターン、意味のある言語から健康の複雑なバイオマーカーを含む音声電子健康記録(ボイスEHR)をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.912664056049194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large AI models trained on audio data may have the potential to rapidly classify patients, enhancing medical decision-making and potentially improving outcomes through early detection. Existing technologies depend on limited datasets using expensive recording equipment in high-income, English-speaking countries. This challenges deployment in resource-constrained, high-volume settings where audio data may have a profound impact. This report introduces a novel data type and a corresponding collection system that captures health data through guided questions using only a mobile/web application. This application ultimately results in an audio electronic health record (voice EHR) which may contain complex biomarkers of health from conventional voice/respiratory features, speech patterns, and language with semantic meaning - compensating for the typical limitations of unimodal clinical datasets. This report introduces a consortium of partners for global work, presents the application used for data collection, and showcases the potential of informative voice EHR to advance the scalability and diversity of audio AI.
- Abstract（参考訳）: オーディオデータに基づいてトレーニングされた大規模なAIモデルは、患者を迅速に分類し、医療上の意思決定を強化し、早期発見を通じて結果を改善する可能性がある。
既存の技術は、高所得の英語圏で高価な記録装置を使用する限られたデータセットに依存している。
これにより、オーディオデータが大きな影響を与える可能性のある、リソース制約のある高ボリューム設定へのデプロイメントが困難になる。
本報告では、モバイル/ウェブアプリケーションのみを用いて、ガイド付き質問を通じて健康データをキャプチャする新しいデータ型とそれに対応する収集システムを紹介する。
このアプリケーションは最終的に、従来の音声/呼吸機能、音声パターン、意味のある言語から健康の複雑なバイオマーカーを含む音声電子健康記録(ボイスEHR)を出力し、単調な臨床データセットの典型的な制限を補う。
本報告では、グローバルな作業のためのパートナーのコンソーシアムを紹介し、データ収集に使用されるアプリケーションを紹介し、音声AIのスケーラビリティと多様性を向上するために、インフォメーション音声EHRの可能性を示す。
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