Automatická analýza hlasu pro screening dysfagie u neurologických pacientů (VOICED)

Pozadí:

Orofaryngeální dysfagie, definovaná jako jakékoli změny polykacích schopností během průchodu potravy nebo tekutin z dutiny ústní do jícnu, je zákeřnou komplikací mnoha neurologických onemocnění. Tento stav může vážně vést k závažným komplikacím, jako je podvýživa, dehydratace a zápal plic, což má celkově obrovský dopad na náklady na řízení a počet dní hospitalizace. V této souvislosti je nezbytné okamžitě rozpoznat rizikové faktory a první příznaky dysfagie, přijmout okamžitá adekvátní opatření a vyžádat si další klinická a instrumentální hodnocení. Rychlé, kvantitativní a účinné metody screeningu dysfagie nejsou v současné době k dispozici pro podporu zdravotnického personálu. Dosud jsou v klinických scénářích přijímány pouze klinické hodnotící škály nebo drahé invazivní testy, které vyžadují specializovaný personál, zatímco v mimonemocničním kontextu stále nejsou k dispozici žádné objektivní nástroje, které by pacienty upozornily na rizikové situace.

Současné mezery ve znalostech a cílech:

Vzhledem k tomu, že orofaryngeální dysfagie je způsobena narušenou koordinační kontrolou polykacích svalů a tyto svaly hrají také důležitou roli v procesu fonace, vyšetřování hlasových změn by mohlo být screeningovou možností k rozpoznání dysfagie u pacientů s neurologickými onemocněními. V současné literatuře poskytla automatická hlasová analýza a použití algoritmů strojového učení relevantní poznatky v rozlišení mezi neurologickými onemocněními a zdravými subjekty a existují také zajímavé předběžné údaje o dysfagii. Cílem této studie je vyvinout klasifikační algoritmus strojového učení pro screening dysfagie u neurologických pacientů pomocí automatické analýzy hlasu.

Zapojení do studia:

Studie zahrnuje pacienty s neurologickými onemocněními (Parkinsonova choroba, cévní mozková příhoda, amyotrofická laterální skleróza) s dysfagií nebo bez ní a zdravé jedince. Účastníci jsou požádáni, aby provedli některé vokální úkoly (trvalá vokální fonace, diadochokinetické úkoly, tvorba standardizovaných vět, volná řeč) v jediném experimentálním sezení při zápisu. Hlasové nahrávky budou automaticky pokračovat k odvození akustických hlasových funkcí, které se používají jako vstup pro klasifikační algoritmus strojového učení. Hodnocení účastníků za účelem charakterizace studovaného vzorku se provádí se sběrem anamnestických a klinických dat.