論文の概要: Voice EHR: Introducing Multimodal Audio Data for Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01620v3
- Date: Sat, 09 Nov 2024 17:22:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:06:11.325949
- 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
- Authors: James Anibal, Hannah Huth, Ming Li, Lindsey Hazen, Veronica Daoud, Dominique Ebedes, Yen Minh Lam, Hang Nguyen, Phuc Hong, Michael Kleinman, Shelley Ost, Christopher Jackson, Laura Sprabery, Cheran Elangovan, Balaji Krishnaiah, Lee Akst, Ioan Lina, Iqbal Elyazar, Lenny Ekwati, Stefan Jansen, Richard Nduwayezu, Charisse Garcia, Jeffrey Plum, Jacqueline Brenner, Miranda Song, Emily Ricotta, David Clifton, C. Louise Thwaites, Yael Bensoussan, Bradford Wood,
- Abstract要約: 既存の技術は、高所得国で高価な記録機器で収集された限られたデータセットに依存している。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8090294667599927
- License:
- Abstract: Artificial intelligence (AI) models trained on audio data may have the potential to rapidly perform clinical tasks, enhancing medical decision-making and potentially improving outcomes through early detection. Existing technologies depend on limited datasets collected with expensive recording equipment in high-income countries, which challenges deployment in resource-constrained, high-volume settings where audio data may have a profound impact on health equity. 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. The app facilitates the collection of an audio electronic health record (Voice EHR) which may contain complex biomarkers of health from conventional voice/respiratory features, speech patterns, and spoken language with semantic meaning and longitudinal context, potentially compensating for the typical limitations of unimodal clinical datasets. This report presents the application used for data collection, initial experiments on data quality, and case studies which demonstrate the potential of voice EHR to advance the scalability/diversity of audio AI.
- Abstract（参考訳）: 音声データに基づいてトレーニングされた人工知能(AI)モデルは、臨床業務を迅速に遂行し、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、高所得国で高価な記録機器で収集された限られたデータセットに依存しており、オーディオデータが健康に重大な影響を及ぼす可能性のある、資源に制約のある高ボリュームな環境での展開に挑戦する。
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。
このアプリは、従来の音声/呼吸機能、音声パターン、意味的意味と経時的文脈を持つ音声言語から健康の複雑なバイオマーカーを含むオーディオ電子健康記録(Voice EHR)の収集を容易にし、単一の臨床データセットの典型的な制限を補う可能性がある。
本稿では,データ収集,データ品質の初期実験,音声AIのスケーラビリティ・多様性向上のための音声EHRの可能性を示すケーススタディについて述べる。
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