Sprachanalyse bei asthmatischen Patienten mit maschinellem Lernmodellen

Asthma ist eine Krankheit, die durch chronische Entzündungen gekennzeichnet ist. Basierend auf der Häufigkeit der Symptome und der Verwendung von Relievermedikamenten kann die Krankheit entweder als "kontrolliert" oder "unkontrolliert" klassifiziert werden. Derzeit können Gina -Kriterien und Asthma -Steuerungstest verwendet werden, um die Asthmakontrolle zu bewerten.

Die Beziehung zwischen Atemfunktionen und Sprache wurde zuvor untersucht und zeigt, dass bei asthmatischen Patienten aufgrund der Vorhandensein von Symptomen Sprachänderungen auftreten können. Asthma kann zu verschiedenen Faktoren führen, die die Sprachproduktion beeinträchtigen, einschließlich der Einschränkung der Atemwege, der Entzündung und der Schleimproduktion, was zu Veränderungen der Sprachhäufigkeit und der Amplitude führt. Daher kann die Sprachanalyse als Indikator für Atemwegserkrankungen dienen. Das Verständnis der Veränderungen in der Phonation/Stimme aufgrund der zugrunde liegenden Krankheit ist entscheidend.

Diese Studie versucht, Unterschiede in der Sprache zwischen gesunden Probanden und asthmatischen Patienten zu analysieren und Sprachanalysetechniken zur Bestimmung eines wirksamen Biomarkers für die Asthmakontrolle mithilfe eines maschinellen Lernmodells zu bewerten.

Dies ist eine nationale, beobachtende Querschnittsstudie, die in Türkiye durchgeführt wird. Die Studie besteht aus zwei Stufen: In der ersten Stufe wird ein Modell für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung von Sprachdaten entwickelt, die sowohl von gesunden Personen als auch von Patienten, bei denen Asthma diagnostiziert wurde, gesammelt werden. In der zweiten Stufe wird dieses ML -Modell getestet, um Sprachunterschiede zwischen Patienten auf verschiedenen Ebenen der Asthmakontrolle zu erkennen.