Künstliche Intelligenz bei der Diagnose von Dysphagie-Patienten
Klassifizierung von Dysphagie-Patienten mit dem Risiko einer Aspirationspneumonie mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen unter Einbeziehung akustischer Merkmale aus der phonetischen Bewertung
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Bei dieser Studie handelte es sich um eine prospektive Studie, und es wurden Patienten eingeschlossen, die von September 2019 bis März 2021 die Abteilung für Rehabilitationsmedizin eines einzelnen universitätsnahen Tertiärkrankenhauses mit dysphagischen Symptomen besuchten besuchte die Rehabilitationsabteilung mit Hauptbeschwerden über Dysphagie. Die Hustengeräusche wurden mit einem iPad (Apple, Cupertino, CA, USA) über ein eingebettetes Mikrofon aufgezeichnet.
Aus den Akustikdateien haben wir vierzehn Sprachparameter extrahiert, darunter den Durchschnittswert und die Standardabweichung der Grundfrequenz (f0), das Harmonic-to-Noise-Verhältnis (HNR), den Jitter, der sich auf Frequenzinstabilität bezieht, und den Schimmer, der die Amplitude darstellt Instabilität des Tonsignals.
Es werden Algorithmen des maschinellen Lernens und hochentwickelte tiefe neuronale Netzwerkanalysen durchgeführt.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
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Kyounggido
-
Bucheon, Kyounggido, Korea, Republik von
- Department of Rehabilitation Medicine Bucheon St Mary's Hospital, Catholic University of Korea, College of Medicine
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Einschlusskriterien
- Personen mit Verdacht auf Schluckstörung, die zur Schluckbeurteilung überwiesen wurden
- Dysphagie aufgrund einer Hirnschädigung einschließlich Schlaganfall
Ausschlusskriterien:
- Teilnehmer, die keine Phonation durchführen konnten
- Teilnehmer, die weder VFSS noch standardisierte Schluckbeurteilungsergebnisse hatten
- Teilnehmer ohne spirometrische Messungen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Fallkontrolle
- Zeitperspektiven: Interessent
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
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Leichte Dysphagie
Kann nach der Beurteilung mit der oralen Fütterung beginnen
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Akustische Merkmale werden über Phonationsdateien ermittelt. Es wurde eine von Apple bereitgestellte Sprachaufzeichnungsanwendung verwendet, und die Abtastfrequenz des Tons betrug 44.100 Hz. Die digitalisierten Hustengeräuschsignale wurden zwischen 20 und 16.000 Hz bandpassgefiltert, um Daten aus dem gesamten vom iPad erfassten Frequenzband zu nutzen. In jedem Fall wurde das Smartgerät 20 cm vom Patienten entfernt positioniert |
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Schwere Dysphagie
Nicht orale Ernährung und hohes Aspirationsrisiko
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Akustische Merkmale werden über Phonationsdateien ermittelt. Es wurde eine von Apple bereitgestellte Sprachaufzeichnungsanwendung verwendet, und die Abtastfrequenz des Tons betrug 44.100 Hz. Die digitalisierten Hustengeräuschsignale wurden zwischen 20 und 16.000 Hz bandpassgefiltert, um Daten aus dem gesamten vom iPad erfassten Frequenzband zu nutzen. In jedem Fall wurde das Smartgerät 20 cm vom Patienten entfernt positioniert |
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Funktionelle orale Aufnahmeskala
Zeitfenster: während des Eingriffs
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Schweregrad der Dysphagie, gemessen anhand der Functional Oral Intake Scale, ermittelt aus standardisierten Schlucktests
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während des Eingriffs
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Hustenstärke
Zeitfenster: während des Eingriffs
|
Spirometriewerte: Hustenstärke, gemessen anhand der Spirometriewerte bei freiwilligem Husten
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während des Eingriffs
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Sun Im, MD PhD, The Catholic University of Korea
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Erkrankungen des Verdauungssystems
- Pathologische Prozesse
- Erkrankungen des Nervensystems
- Infektionen
- Infektionen der Atemwege
- Erkrankungen der Atemwege
- Lungenkrankheit
- Neurologische Manifestationen
- Magen-Darm-Erkrankungen
- Rachenkrankheiten
- Otorhinolaryngologische Erkrankungen
- Erkrankungen der Speiseröhre
- Kehlkopferkrankungen
- Erkrankung
- Lungenentzündung
- Schluckstörungen
- Lungenentzündung, Aspiration
- Atemstörungen
- Dysphonie
- Stimmstörungen
Andere Studien-ID-Nummern
- HC19EESE0060
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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