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。
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