Identificatie van vocale biomarkers om de gezondheid van mensen met een chronische ziekte te monitoren (CoLive Voice)

Met als doel vocale biomarkers te gebruiken voor diagnose, risicovoorspelling/stratificatie en monitoring op afstand van verschillende klinische uitkomsten en symptomen, is er een grote behoefte aan het ontwikkelen van enquêtes waarbij audiogegevens en klinische, epidemiologische en patiëntgerapporteerde uitkomstgegevens tegelijkertijd worden verzameld.

De doelstellingen van CoLive Voice zijn:

• Een internationale geanonimiseerde enquête lanceren waarbij vocale opnames worden geassocieerd met grote gevalideerde klinische en epidemiologische gegevens, in de context van verschillende chronische ziekten of frequente gezondheidssymptomen bij de algemene bevolking
• Audiofuncties extraheren en machine learning-modellen onder toezicht trainen om belangrijke kandidaat-vocale biomarkers van de bovengenoemde chronische aandoeningen of gerelateerde symptomen te identificeren.

Deelnemers worden online geworven en vullen de enquête in met behulp van een webapplicatie.

Ze beantwoorden eerst een gedetailleerde vragenlijst over hun gezondheidstoestand en doen vervolgens 5 verschillende stemopnames:

1. lees een vooraf gespecificeerde tekst van 30 seconden (uit de Verklaring van de Rechten van de Mens),
2. houd het uiten van de klinker /aaaaaa/ zo lang en stabiel als ze kunnen op een comfortabele luidheid
3. 3 keer hoesten
4. adem 3 keer diep in en uit
5. Tel van 1 tot 20 op normale snelheid

Vocale opnames worden voorbewerkt en omgezet in kenmerken, wat de meest dominante en onderscheidende kenmerken van een vocaal signaal betekent. Na de selectie van kenmerken zullen machine- of deep learning-algoritmen worden getraind om automatisch de klinische, medische of epidemiologische uitkomsten van belang te voorspellen of te classificeren, alleen op basis van vocale kenmerken of in combinatie met andere gezondheidsgerelateerde gegevens.