論文の概要: A Tutorial on Clinical Speech AI Development: From Data Collection to Model Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21640v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 00:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:14.947279
• Title: A Tutorial on Clinical Speech AI Development: From Data Collection to Model Validation
• Title（参考訳）: 臨床音声AI開発に関するチュートリアル:データ収集からモデル検証へ
• Authors: Si-Ioi Ng, Lingfeng Xu, Ingo Siegert, Nicholas Cummins, Nina R. Benway, Julie Liss, Visar Berisha,
• Abstract要約: 本稿では,臨床音声AIの堅牢な開発に必要な要素について概説する。 目的は、入力と出力がより解釈可能で臨床的に意味のある音声の側面にリンクするモデルの構築に関する包括的なガイダンスを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.367198670893778
• License:
• Abstract: There has been a surge of interest in leveraging speech as a marker of health for a wide spectrum of conditions. The underlying premise is that any neurological, mental, or physical deficits that impact speech production can be objectively assessed via automated analysis of speech. Recent advances in speech-based Artificial Intelligence (AI) models for diagnosing and tracking mental health, cognitive, and motor disorders often use supervised learning, similar to mainstream speech technologies like recognition and verification. However, clinical speech AI has distinct challenges, including the need for specific elicitation tasks, small available datasets, diverse speech representations, and uncertain diagnostic labels. As a result, application of the standard supervised learning paradigm may lead to models that perform well in controlled settings but fail to generalize in real-world clinical deployments. With translation into real-world clinical scenarios in mind, this tutorial paper provides an overview of the key components required for robust development of clinical speech AI. Specifically, this paper will cover the design of speech elicitation tasks and protocols most appropriate for different clinical conditions, collection of data and verification of hardware, development and validation of speech representations designed to measure clinical constructs of interest, development of reliable and robust clinical prediction models, and ethical and participant considerations for clinical speech AI. The goal is to provide comprehensive guidance on building models whose inputs and outputs link to the more interpretable and clinically meaningful aspects of speech, that can be interrogated and clinically validated on clinical datasets, and that adhere to ethical, privacy, and security considerations by design.
• Abstract（参考訳）: 幅広い状況において、音声を健康の指標として活用することへの関心が高まっている。 基礎となる前提は、音声生成に影響を与える神経学的、精神的、身体的欠陥は、音声の自動分析によって客観的に評価できるということである。 メンタルヘルス、認知、運動障害の診断と追跡のための音声ベース人工知能(AI)モデルの最近の進歩は、認識や検証のような主流の音声技術と同様に、しばしば教師付き学習を使用する。 しかし、臨床音声AIには、特定の引用タスクの必要性、利用可能なデータセットの少なさ、多様な音声表現、不確実な診断ラベルなど、明確な課題がある。 その結果、標準的な教師付き学習パラダイムの適用は、制御された設定でうまく機能するが、実際の臨床展開では一般化できないモデルに繋がる可能性がある。 実世界の臨床シナリオへの翻訳を念頭に置いて,本チュートリアルでは,臨床音声AIの堅牢な開発に必要な重要な要素について概説する。 具体的には、異なる臨床条件に最も適した音声ライセンスタスクとプロトコルの設計、ハードウェアの収集と検証、関心の臨床的構成を測定するために設計された音声表現の開発と検証、信頼性と堅牢な臨床予測モデルの開発、臨床音声AIの倫理的・包括的考察について述べる。 目標は、入力とアウトプットが、より解釈可能で臨床的に意味のある音声の側面に結びつくようなモデルの構築に関する包括的なガイダンスを提供することであり、それは、臨床データセットで疑問視され、臨床的に検証され、設計による倫理的、プライバシー、およびセキュリティ上の考慮に従うことができる。

関連論文リスト

• From large language models to multimodal AI: A scoping review on the potential of generative AI in medicine [40.23383597339471]
  マルチモーダルAIは、イメージング、テキスト、構造化データを含む多様なデータモダリティを単一のモデルに統合することができる。 このスコーピングレビューは、マルチモーダルAIの進化を探求し、その方法、アプリケーション、データセット、臨床環境での評価を強調している。 診断支援,医療報告生成,薬物発見,会話型AIの革新を推進し,一過性のアプローチからマルチモーダルアプローチへのシフトを示唆した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T11:57:51Z)
• Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
  精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。 近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。 データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z)
• Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine [1.5020330976600738]
  本稿では,医療における言語モデルの進歩と応用について考察し,臨床応用事例に着目した。 テキストと視覚データをテキスト内学習を通じて統合することのできる、最先端の大規模言語とマルチモーダルモデルに、広範囲な微調整を必要とする初期エンコーダベースのシステムから進化について検討する。 この分析は、データのプライバシと運用の自律性を向上するローカルデプロイ可能なモデルと、テキスト生成、分類、情報抽出、会話システムといったタスクにおけるそれらの応用を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T15:59:33Z)
• TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets [57.067409211231244]
  本稿では,マルチモーダルデータ(例えば,薬物分子,疾患コード,テキスト,分類・数値的特徴)と臨床治験設計における8つの重要な予測課題をカバーするAIreadyデータセットを精巧にキュレートした。 データセットのユーザビリティと信頼性を確保するため、各タスクに基本的な検証方法を提供する。 このようなオープンアクセスデータセットが利用可能になることは、臨床試験設計のための高度なAIアプローチの開発を促進することを期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T09:13:10Z)
• Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
  VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。 VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。 本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:19:28Z)
• Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation [0.0]
  本稿では,クリニカルドキュメンテーションプロセスの合理化のための生成AI(Artificial Intelligence)の可能性について検討する。 本稿では,自然言語処理 (NLP) と自動音声認識 (ASR) 技術を用いて患者と臨床の相互作用を転写するケーススタディを提案する。 この研究は、時間節約、ドキュメント品質の改善、患者中心のケアの改善など、このアプローチの利点を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T16:43:41Z)
• Identification of Cognitive Decline from Spoken Language through Feature Selection and the Bag of Acoustic Words Model [0.0]
  記憶障害の症状の早期発見は、集団の健康確保に重要な役割を担っている。 臨床環境における標準化された音声テストの欠如は、自然音声言語を解析するための自動機械学習技術の開発にますます重点を置いている。 この研究は特徴選択に関するアプローチを示し、ジュネーブの最小音響パラメータセットと相対音声停止から診断に必要な重要な特徴を自動的に選択することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T17:06:03Z)
• An Introduction to Natural Language Processing Techniques and Framework for Clinical Implementation in Radiation Oncology [1.2714439146420664]
  放射線オンコロジー研究において,大規模言語モデル(LLM)を用いた最先端NLPアプリケーションを提案する。 LLMは、厳格な評価と検証を必要とする幻覚、偏見、倫理的違反など、多くの誤りを起こしやすい。 本論は, 臨床放射線腫瘍学におけるNLPモデルの開発と利用に関心がある研究者や臨床医に対して, 指導と洞察を提供することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T19:32:35Z)
• Show from Tell: Audio-Visual Modelling in Clinical Settings [58.88175583465277]
  臨床環境でのオーディオ・ビジュアル・モデリングを考察し、人間の専門的アノテーションを使わずに医学的表現を学習するためのソリューションを提供する。 この目的のために, 単純かつ効果的なマルチモーダル自己教師型学習フレームワークを提案する。 提案手法は,音声のみを基準として,超音波画像中の解剖学的関心領域をローカライズすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T08:55:48Z)
• VBridge: Connecting the Dots Between Features, Explanations, and Data for Healthcare Models [85.4333256782337]
  VBridgeは、臨床医の意思決定ワークフローに機械学習の説明をシームレスに組み込むビジュアル分析ツールである。 我々は,臨床医がMLの特徴に慣れていないこと,文脈情報の欠如,コホートレベルの証拠の必要性など,3つの重要な課題を特定した。 症例スタディと専門医4名のインタビューを通じて, VBridgeの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T17:34:13Z)
• Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset, Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
  我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。 我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T06:09:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。