Машинное обучение для анализа изображения лица, голоса и разговорной речи для захвата и классификации боли при раке/опухоли

Фон:

• Боль, связанная с раком/опухолями, может быть широко распространенной, оказывать изнурительное воздействие на повседневную жизнь и мешать положительным результатам целевого лечения.
• Основы этого исследования в основном мотивированы необходимостью разработки и проверки объективных методов измерения боли с использованием модели, которая по широте и глубине применима к разнообразным популяциям пациентов.
• Неадекватная оценка и лечение боли при раке/опухоли могут привести к функциональному и психологическому ухудшению и отрицательно сказаться на качестве жизни.
• Исследования шкал объективного измерения боли на основе автоматического определения выражения лица с использованием машинного обучения расширяются, но ограничиваются определенными демографическими когортами.
• Модели машинного обучения демонстрируют низкую эффективность, когда обучающие наборы не имеют достаточного разнообразия обучающих данных, включая явно разные лица и выражения лиц, что дает возможность в предлагаемом исследовании заложить направляющую основу путем построения более общей и обобщаемой модели на основе лиц разного пола. и фототипы кожи.

Цели:

- Основная цель этого исследования - определить возможность использования технологии распознавания лиц для классификации боли, связанной с раком / опухолью, у демографически разнообразной группы участников с раком / опухолями, которые участвуют в клиническом испытании.

Право на участие:

• Взрослые и дети (в возрасте 12 лет и старше) с диагнозом рака или опухоли, которые проходят клиническое исследование основного рака/опухоли.
• Участник должен иметь доступ к подключенному к Интернету смартфону или компьютеру с камерой и микрофоном и должен быть готов оплачивать любые сборы от поставщика услуг/оператора, связанные с использованием устройства.

Дизайн:

• Дизайн представляет собой наблюдательное клиническое исследование без вмешательства в одном учреждении в Клиническом центре Национального института здравоохранения.
• Все участники будут участвовать в одних и тех же мероприятиях в двух разных условиях (дистанционно и в клинике) в течение трех месяцев.
• Дома участники будут использовать мобильное приложение для самоотчета о боли и будут аудиовизуально записывать себя, читая отрывок текста и описывая, как они себя чувствуют. В клинике участники будут выполнять те же действия с оптимальным освещением и видеосъемкой, а также с захватом видео в инфракрасном диапазоне.
• Будут записаны визуальные (RGB) и инфракрасные изображения лица, звуковой сигнал, самооценка боли и вербализация чувств участников на естественном языке. Аудиосигнал и видеоданные будут сопровождаться аннотациями о боли и клиническими данными, чтобы создать контролируемую модель машинного обучения, которая научится автоматически обнаруживать боль.
• В выборке для исследования будет уделено внимание тому, чтобы включить разнообразие полов и типов кожи (показатель расового разнообразия), чтобы установить широкую применимость модели в клинических условиях. Кроме того, видеозаписи естественного языка участников для описания их боли и того, как они себя чувствуют, будут расшифрованы и автоматически обработаны в соответствии с версией результатов, сообщаемых пациентами, в библиотеке общих терминологических критериев нежелательных явлений (PRO-CTCAE) для изучения наличия и прогрессирования. самоотчета о нежелательных явлениях.