호흡기 질환 발생의 조기 감지를 위한 디지털 음향 감시

이것은 단일 센터 전향적 관찰 연구로, 모니터링되는 인구 사이에서 기침의 개별 에피소드를 감지하기 위해 음향 감시 모바일 앱의 정확성을 평가하는 척하고 인구 수준에서 유사한 플랫폼의 활용에 영향을 미칠 수 있는 장벽 및 촉진제를 제공합니다. .

문제의 앱인 Hyfe 기침 추적기는 스마트폰의 백그라운드에서 실행되며 폭발적이고 추정되는 기침 소리의 짧은 스니펫(<0.5초)을 녹음합니다. 그런 다음 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 기침 또는 비기침으로 분류하고 스마트폰에서 수집한 GPS 및 시간 데이터와 일치시킵니다.

참가자의 야간 기침은 30일 동안 모니터링되며 임상 기록은 특히 기침 유발 질병의 진단을 찾고 특히 COVID-19에 중점을 두고 정기적으로 검토됩니다.

기침 데이터는 기침 밀도 및 지리적 분포의 히트맵을 만드는 데 사용됩니다. 집계된 기침 레지스트리는 코호트에 등록된 시간당 기침을 계산하는 데 사용됩니다. 이 데이터는 지역 사회 수준에서 3개의 병렬 시계열에 대한 ARIMA 분석을 수행하는 데 사용됩니다. 전체 연구 영역(Universidad de Navarra 및 인근 Cendea de Cizur 포함)에서 모니터링되는 코호트의 호흡기 질환 발생률 , 및 모니터링된 시간당 기침 빈도.

기침 빈도의 변화는 또한 연구 지역에 등록된 온도 및 오염 수준과 같은 다른 환경 변수와 비교됩니다.