기계 학습 모델을 가진 천식 환자의 음성 분석

천식은 만성 염증이 특징 인 질병입니다. 증상의 빈도 및 완화제 사용에 기초하여, 질병은 '제어'또는 '통제되지 않은'것으로 분류 될 수있다. 현재 GINA 기준 및 천식 제어 테스트를 사용하여 천식 조절을 평가할 수 있습니다.

호흡기 기능과 언어 사이의 관계는 이전에 연구되었으며 증상이 존재하여 천식 환자에서 음성 변화가 발생할 수 있음을 보여줍니다. 천식은기도 제한, 염증 및 점액 생산을 포함하여 음성 생산을 손상시키는 다양한 요인으로 이어져 음성 빈도 및 진폭의 변화를 초래할 수 있습니다. 따라서 음성 분석은 호흡기 질환의 지표 역할을 할 수 있습니다. 근본적인 질병으로 인한 전화/음성의 변화를 이해하는 것이 중요합니다.

이 연구는 건강한 피험자와 천식 환자 간의 음성 차이를 분석하고 기계 학습 모델을 사용하여 천식 제어를위한 효과적인 바이오 마커를 결정하기위한 음성 분석 기술을 평가하려고합니다.

이것은 Türkiye에서 수행 될 국가적, 관찰 적 단면 연구입니다. 이 연구는 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서는 기계 학습 (ML) 모델이 건강한 개인과 천식 진단 된 환자로부터 수집 한 음성 데이터를 사용하여 개발 될 것입니다. 두 번째 단계에서,이 ML 모델은 상이한 수준의 천식 조절에서 환자들 사이의 음성 차이를 감지하기 위해 테스트 될 것이다.