PulmoListener
Notice bibliographique
Résumé
Prior work has shown the utility of acoustic analysis in controlled settings for assessing chronic obstructive pulmonary disease (COPD) --- one of the most common respiratory diseases that impacts millions of people worldwide. However, such assessments require active user input and may not represent the true characteristics of a patient's voice. We propose PulmoListener, an end-to-end speech processing pipeline that identifies segments of the patient's speech from smartwatch audio collected during daily living and analyzes them to classify COPD symptom severity. To evaluate our approach, we conducted a study with 8 COPD patients over 164 ± 92 days on average. We found that PulmoListener achieved an average sensitivity of 0.79 ± 0.03 and a specificity of 0.83 ± 0.05 per patient when classifying their symptom severity on the same day. PulmoListener can also predict the severity level up to 4 days in advance with an average sensitivity of 0.75 ± 0.02 and a specificity of 0.74 ± 0.07. The results of our study demonstrate the feasibility of leveraging natural speech for monitoring COPD in real-world settings, offering a promising solution for disease management and even diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».