論文の概要: MultiSense-Pneumo: A Multimodal Learning Framework for Pneumonia Screening in Resource-Constrained Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02207v1
• Date: Mon, 04 May 2026 04:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.13617
• Title: MultiSense-Pneumo: A Multimodal Learning Framework for Pneumonia Screening in Resource-Constrained Settings
• Title（参考訳）: MultiSense-Pneumo:資源制約設定における肺炎スクリーニングのためのマルチモーダル学習フレームワーク
• Authors: Dineth Jayakody, Pasindu Thenahandi, Chameli Dommanige,
• Abstract要約: MultiSense-Pneumoは、肺炎指向スクリーニングとトリアージサポートのためのマルチモーダルフレームワークである。 本システムは, 決定論的症状トリアージ, LightGBM に基づく音響分類, ドメイン逆画像解析を併用する。 臨床的に検証された診断システムではなく、スクリーニングとトリアージサポートのプロトタイプとして意図されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pneumonia remains a leading global cause of morbidity and mortality, particularly in low resource settings where access to imaging, laboratory testing, and specialist care is limited. Clinical assessment relies on heterogeneous evidence, including symptoms, respiratory patterns, and chest imaging, making screening inherently multimodal. However, many existing computational approaches remain unimodal and focus primarily on radiographs. In this work, we present MultiSense-Pneumo, a multimodal framework for pneumonia oriented screening and triage support that integrates structured symptom descriptors, cough audio, spoken language, and chest radiographs. The system combines deterministic symptom triage, LightGBM based acoustic classification, domain adversarial radiograph analysis using ResNet 18, transformer based speech recognition, and an interpretable multimodal fusion operator. Each modality is transformed into a normalized risk signal and aggregated into a unified screening estimate, enabling transparent and modular decision support. MultiSense-Pneumo is designed for real world deployment under modest computational constraints and can operate fully offline on standard laptop class hardware, making it suitable for community health workers, rural clinics, and emergency response settings. Experimental results demonstrate robustness of the radiograph pathway under domain shifts, while highlighting limitations in minority class recall for acoustic signals. MultiSense-Pneumo is intended as a research prototype for screening and triage support rather than a clinically validated diagnostic system.
• Abstract（参考訳）: 肺炎は、特に画像、実験室検査、専門医療へのアクセスが制限されている低資源環境では、致死率と死亡率の主な原因であり続けている。 臨床評価は、症状、呼吸パターン、胸部画像などの異質な証拠に依存し、スクリーニングを本質的にマルチモーダルにする。 しかし、既存の多くの計算手法は単調であり、主にラジオグラフに焦点を当てている。 本研究は,肺炎指向スクリーニングとトリアージ支援のためのマルチモーダルフレームワークであるMultiSense-Pneumoについて述べる。 このシステムは、決定論的症状トリアージ、LightGBMに基づく音響分類、ResNet 18を用いたドメイン逆画像解析、トランスフォーマーに基づく音声認識、および解釈可能なマルチモーダル融合演算子を組み合わせる。 各モダリティは正規化されたリスク信号に変換され、統一されたスクリーニング推定に集約され、透明でモジュラーな意思決定支援を可能にする。 MultiSense-Pneumoは、控えめな計算制約下での現実世界の展開用に設計されており、標準のラップトップクラスハードウェアで完全にオフラインで動作可能で、コミュニティの医療従事者、田舎のクリニック、緊急対応設定に適している。 実験により、領域シフト下での無線信号経路の堅牢性を示すとともに、音響信号に対する少数クラスのリコールの制限を強調した。 MultiSense-Pneumoは、臨床的に検証された診断システムではなく、スクリーニングとトリアージサポートのための研究プロトタイプとして意図されている。

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