既知の呼吸器疾患を持つ患者の管理のための音響咳モニタリング

これは、パンプローナとマドリッド (スペイン) にある Clínica Universidad de Navarra の 2 つのキャンパスで行われる観察研究です。

人工知能システム (AI) は、爆発的な推定咳音を検出して記録し、音響特性に基づいて人間の咳を識別し、咳を自動的に監視するために使用されます。 外来診療所に参加するか、咳を訴えて入院する可能性のある参加者は、主治医または研究チームのメンバーによって招待され、研究チームの一部による研究に含まれます。 研究者は、Hyfe Cough Tracker をスマートフォンにインストールして使用する方法を参加者に説明します。 参加者は、30日間（外来患者）または退院するまで（入院患者）監視されます。 参加者は、Hyfe を使用して咳の頻度の変化を客観的に監視しながら、毎日、オンラインで標準化された 100 mm のビジュアル アナログ スケール (VAS) に記入して、咳の主観的な強さの変化を記録するよう求められます。

並行して、注釈付きの咳音のデータセットが構築され、遡及的に使用されて、咳の音響パターンの違いを評価し、それらを検出するシステムのパフォーマンスを評価します。

参加者の最初のサブグループは、臨床環境の外で募集され、咳を含む一連の誘発音を提供するように求められます。これは、咳を非咳音から正確に区別するシステムのパフォーマンスを決定するために使用され、訓練を受けた人間の聞き手と比較されます。 .

参加者の 2 番目のサブグループは、Hyfe と関連する Hyfe Air ウェアラブル デバイスを 6 ～ 24 時間連続して使用するように指示され、その間、ラペル マイクに接続された MP3 レコーダーを使用して自分自身を記録します。 このグループは、Hyfe と Hyfe Air のパフォーマンスを、自発的な咳を伴う実際の環境で評価するために使用されます。