NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
BackgroundDijital biyobelirteçler, çeşitli sağlık koşulları için klinik karar desteğinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Dijital biyobelirteçler olarak konuşma özellikleri, konuşma üretiminin karmaşıklığı nedeniyle altta yatan fizyolojik süreçlere dair içgörüler sunabilir. Bu süreç solunum, fonasyon, eklemlenme ve rezonansı içerir, bunların hepsi konuşmanın hazırlanması ve yürütülmesi için belirli motor sistemlerine dayanır. Bu sistemlerden herhangi birinde görülen eksiklikler konuşma sinyal kalıplarında değişikliklere neden olabilir. Konuşmaya dayalı klinik karar destek sistemleri geliştirmek için artan çaba sarf edilmektedir.ObjektifBu sistematik tarama incelemesi, teknolojik devrimi ve son dijital klinik konuşma sinyali analiz eğilimlerini klinik ve teknik perspektiflerden temel kavramları ve araştırma süreçlerini anlamak için araştırdı.MetodlarBir sistematik tarama incelemesi, bir dizi araştırma sorusu tarafından yönlendirilen 6 veri tabanında gerçekleştirilmiştir. Klinik karar verme için konuşma sinyali analizine odaklanan makaleler belirlendi ve dahil edilen çalışmalar nicel olarak analiz edildi. Nörolojik hastalıkları araştıran çalışmaların daha dar bir kapsamı nitel içerik analizi kullanılarak analiz edilmiştir.SonuçlarNörolojik hastalıklara odaklanan 72'si (%18,5) nitel analize dahil edilen toplam 389 makale başlangıç uygunluk kriterlerini karşılamıştır. Dahil edilen çalışmalarda, Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı ve bilişsel bozukluklar en sık araştırılan durumlardı. Literatür, tanıda konuşma özelliği analizinin potansiyelini araştırdı, aralarındaki farkı tespit etti, şiddeti değerlendirdi ve nörolojik durumların tedavisini izledi. Kullanılan ortak konuşma görevleri sürekli fonasyonlar, diadokokinetik görevler, okuma görevleri, aktiviteye dayalı görevler, resim açıklamaları ve yönlendirilen konuşma görevleriydi. Bu görevlerden geleneksel konuşma özellikleri (temel frekans, jitter ve shimmer gibi), gelişmiş dijital sinyal işleme tabanlı konuşma özellikleri (wavelet dönüşümüne dayalı özellikler gibi) ve ses görüntüleri biçiminde spektrogramlar analiz edildi. Geleneksel makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımları tahmin modelleri oluşturmak için kullanılırken, istatistiksel analiz değişken ilişkileri ve konuşma özelliklerinin güvenilirliğini değerlendirdi. Model değerlendirmeleri öncelikle analitik doğrulamalara odaklanmıştır. Önemli bir araştırma boşluğu tespit edildi: klinik ortamlarda potansiyel teknolojik müdahaleye yönelik çalışmalara rehberlik etmek için yapılandırılmış bir araştırma sürecine ihtiyaç duyuldu. Bunu ele almak için, araştırma çalışmalarına sistematik olarak rehberlik etmek için bir tasarım bilimi araştırma metodolojisini uyarlayan bir araştırma çerçevesi önerildi.SonuçlarBulgularVeri bilimi tekniklerinin klinik karar vermeyi desteklemek için konuşma sinyali analizini nasıl geliştirebileceğini vurgulamaktadır. Klinik uygulama, konuşma bilimi ve veri biliminden elde edilen bilgileri yapılandırılmış bir araştırma çerçevesinde birleştirerek, gelecekteki araştırmalar daha fazla klinik alaka sağlayabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundDigital biomarkers are increasingly used in clinical decision support for various health conditions. Speech features as digital biomarkers can offer insights into underlying physiological processes due to the complexity of speech production. This process involves respiration, phonation, articulation, and resonance, all of which rely on specific motor systems for the preparation and execution of speech. Deficits in any of these systems can cause changes in speech signal patterns. Increasing efforts are being made to develop speech-based clinical decision support systems.ObjectiveThis systematic scoping review investigated the technological revolution and recent digital clinical speech signal analysis trends to understand the key concepts and research processes from clinical and technical perspectives.MethodsA systematic scoping review was undertaken in 6 databases guided by a set of research questions. Articles that focused on speech signal analysis for clinical decision-making were identified, and the included studies were analyzed quantitatively. A narrower scope of studies investigating neurological diseases were analyzed using qualitative content analysis.ResultsA total of 389 articles met the initial eligibility criteria, of which 72 (18.5%) that focused on neurological diseases were included in the qualitative analysis. In the included studies, Parkinson disease, Alzheimer disease, and cognitive disorders were the most frequently investigated conditions. The literature explored the potential of speech feature analysis in diagnosis, differentiating between, assessing the severity and monitoring the treatment of neurological conditions. The common speech tasks used were sustained phonations, diadochokinetic tasks, reading tasks, activity-based tasks, picture descriptions, and prompted speech tasks. From these tasks, conventional speech features (such as fundamental frequency, jitter, and shimmer), advanced digital signal processing-based speech features (such as wavelet transformation-based features), and spectrograms in the form of audio images were analyzed. Traditional machine learning and deep learning approaches were used to build predictive models, whereas statistical analysis assessed variable relationships and reliability of speech features. Model evaluations primarily focused on analytical validations. A significant research gap was identified: the need for a structured research process to guide studies toward potential technological intervention in clinical settings. To address this, a research framework was proposed that adapts a design science research methodology to guide research studies systematically.ConclusionsThe findings highlight how data science techniques can enhance speech signal analysis to support clinical decision-making. By combining knowledge from clinical practice, speech science, and data science within a structured research framework, future research may achieve greater clinical relevance.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.