Audio-based digital biomarkers in diagnosing and managing respiratory diseases: a systematic review and bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Advances in wearable sensors and artificial intelligence have greatly enhanced the potential of digitised audio biomarkers for disease diagnostics and monitoring. In respiratory care, evidence supporting their clinical use remains fragmented and inconclusive. This study aimed to assess the current research landscape of digital audio biomarkers in respiratory medicine through a bibliometric analysis and systematic review (PROSPERO CRD 42022336730). MEDLINE, Embase, Cochrane Library and CINAHL were searched for references indexed up to 9 April 2024. Eligible studies evaluated the accuracy of sound analysis for diagnosing and managing obstructive (asthma and COPD) or infectious respiratory diseases, excluding COVID-19. A narrative synthesis was conducted, and the QUADAS-2 tool was used to assess study quality and risk of bias. Of 14 180 studies, 81 were included. Bibliometric analysis identified fundamental ( e.g. “diagnostic accuracy”+“machine learning”) and emerging ( e.g. “developing countries”) themes. Despite methodological heterogeneity, audio biomarkers generally achieved moderate (60–79%) to high (80–100%) accuracies. 80% of studies (eight out of ten) reported high sensitivities and specificities for asthma diagnosis, 78% (seven out of nine) reported high sensitivities and 56% (five out of nine) reported high specificities for COPD, and 64% (seven out of eleven) reported high sensitivity or specificity values for pneumonia diagnosis. Breathing and coughing were the most common biomarkers, with artificial neural networks being the most common analysis technique. Future research on audio biomarkers should focus on testing their validity in clinically diverse populations and resolving algorithmic bias. If successful, digital audio biomarkers hold promise for complementing existing clinical tools in enabling more accessible applications in telemedicine, communicable disease monitoring, and chronic condition management.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,126 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».