Detecting bulbar amyotrophic lateral sclerosis (ALS) using automatic acoustic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Automatic speech assessments have the potential to dramatically improve ALS clinical practice and facilitate patient stratification for ALS clinical trials. Acoustic speech analysis has demonstrated the ability to capture a variety of relevant speech motor impairments, but implementation has been hindered by both the nature of lab-based assessments (requiring travel and time for patients) and also by the opacity of some acoustic feature analysis methods. These challenges and others have obscured the ability to distinguish different ALS disease stages/severities. Validation of automated acoustic analysis tools could enable detection of early signs of ALS, and these tools could be deployed to screen and monitor patients without requiring clinic visits. Here, we sought to determine whether acoustic features gathered using an automated assessment app could detect ALS as well as different levels of speech impairment severity resulting from ALS. Speech samples (readings of a standardized, 99-word passage) from 119 ALS patients with varying degrees of disease severity as well as 22 neurologically healthy participants were analyzed, and 53 acoustic features were extracted. Patients were stratified into early and late stages of disease (ALS-early/ALS-E and ALS-late/ALS-L) based on the ALS Functional Ratings Scale-Revised bulbar score (FRS-bulb) (median [interquartile range] of FRS-bulbar scores: 11[3]). The data were analyzed using a sparse Bayesian logistic regression classifier. It was determined that the current relatively small set of acoustic features could distinguish between ALS and controls well (area under receiver-operating characteristic curve/AUROC = 0.85), that the ALS-E patients could be separated well from control participants (AUROC = 0.78), and that ALS-E and ALS-L patients could be reasonably separated (AUROC = 0.70). These results highlight the potential for automated acoustic analyses to detect and stratify ALS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».