論文の概要: The order in speech disorder: a scoping review of state of the art machine learning methods for clinical speech classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04802v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 11:33:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 15:57:02.220336
• Title: The order in speech disorder: a scoping review of state of the art machine learning methods for clinical speech classification
• Title（参考訳）: 音声障害の順序:臨床音声分類のための機械学習手法の現状のスコーピングレビュー
• Authors: Birger Moell, Fredrik Sand Aronsson, Per Östberg, Jonas Beskow,
• Abstract要約: 音声パターンは様々な病因の診断マーカーとして出現している。 喉頭障害, 変形性関節症, およびパーキンソン病の発声に関連する変化に対して, 高い診断精度が持続的に観察された。 うつ病、統合失調症、軽度認知障害、アルツハイマー性認知症などの障害も高い精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4973270688542626
• License:
• Abstract: Background:Speech patterns have emerged as potential diagnostic markers for conditions with varying etiologies. Machine learning (ML) presents an opportunity to harness these patterns for accurate disease diagnosis. Objective: This review synthesized findings from studies exploring ML's capability in leveraging speech for the diagnosis of neurological, laryngeal and mental disorders. Methods: A systematic examination of 564 articles was conducted with 91 articles included in the study, which encompassed a wide spectrum of conditions, ranging from voice pathologies to mental and neurological disorders. Methods for speech classifications were assessed based on the relevant studies and scored between 0-10 based on the reported diagnostic accuracy of their ML models. Results: High diagnostic accuracies were consistently observed for laryngeal disorders, dysarthria, and changes related to speech in Parkinsons disease. These findings indicate the robust potential of speech as a diagnostic tool. Disorders like depression, schizophrenia, mild cognitive impairment and Alzheimers dementia also demonstrated high accuracies, albeit with some variability across studies. Meanwhile, disorders like OCD and autism highlighted the need for more extensive research to ascertain the relationship between speech patterns and the respective conditions. Conclusion: ML models utilizing speech patterns demonstrate promising potential in diagnosing a range of mental, laryngeal, and neurological disorders. However, the efficacy varies across conditions, and further research is needed. The integration of these models into clinical practice could potentially revolutionize the evaluation and diagnosis of a number of different medical conditions.
• Abstract（参考訳）: 背景:音声パターンは様々な病因の診断マーカーとして出現している。 機械学習(ML)は、これらのパターンを正確な疾患診断に活用する機会を提供する。 目的: 本研究は, 神経疾患, 喉頭疾患, 精神疾患の診断に音声を活用するMLの能力を探求する研究から得られた知見をまとめたものである。 方法: 音声病理から精神・神経疾患に至るまで, 幅広い状況を含む91項目を対象とし, 564項目の体系的検討を行った。 音声分類法は関連研究に基づいて評価され,MLモデルの診断精度に基づいて0～10のスコアが得られた。 結果: 喉頭障害, 変形性関節症, およびパーキンソン病における発声に関連する変化に対して, 高い診断精度が持続的に観察された。 以上の結果から,診断ツールとしての音声の有用性が示唆された。 うつ病、統合失調症、軽度認知障害、アルツハイマー性認知症などの障害も、研究にばらつきがあるにもかかわらず、高い精度を示していた。 一方、OCDや自閉症などの障害は、音声パターンとそれぞれの状態との関係を確かめるために、より広範な研究の必要性を強調した。 結論: 音声パターンを利用したMLモデルは, 精神, 喉頭, 神経疾患の診断に有望な可能性を示唆している。 しかし、効果は条件によって異なり、さらなる研究が必要である。 これらのモデルの臨床的実践への統合は、様々な異なる医療条件の評価と診断に革命をもたらす可能性がある。

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