NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
İnsan sesi, duyguların veya düşüncelerin önemli bir iletişim ve ifade aracıdır. İnsan sesinin düzenleyici sistemlerinde bozulma analiz edilebilir ve bir teşhis aracı olarak kullanılabilir, sesi potansiyel bir "biyobelirleyici" olarak etiketleyebilir. Konuşmalı yapay zeka, ses gücüyle çalışan teknolojilerin merkezinde yer almakta ve makineler arasındaki akıllı etkileşimleri mümkün kılmaktadır. Zenginliği ve kullanılabilirliği nedeniyle, ses tahminsel analitik ve gelişmiş sağlık bilgileri için kullanılabilir. Bu fikri kullanarak, ses analizini ve sonuçlarını gerçekleştiren yapay zeka (AI) modellerini inceledik. Kayıtlar, sinir ağları ve makine öğrenme modelleri tarafından analiz edilecek yararlı ses özelliklerinin çıkarılmasından geçer. Çalışmalar, makine öğrenme modellerinin ses özelliklerinin büyük miktardaki verilerini dinamik olarak birleştirerek spektral analizden üstün olduğunu ortaya koymaktadır. Ses biyobelirteçlerinin klinik uygulamaları Parkinson, Alzheimer, psikolojik bozukluklar, DM, CHF, CAD, aspirasyon, GERD ve COVID-19 dahil olmak üzere akciğer hastalıkları gibi nörolojik hastalıklarda mevcuttur. Sesi tanısal bir araç olarak birleştirirken birincil etik zorluk gizlilik ve güvenliktir. Bunu ortadan kaldırmak için, hasta tanımlı ses verilerini daha güvenli, özel bir doğaya dönüştürmek için şifreleme yöntemleri mevcuttur. AI'daki gelişmeler, dijital bir sağlık çözümü olarak sesin yeteneklerini ve gelecekteki potansiyelini genişletti.
Özgün kaynak özetini okuyun
The human voice is an important medium of communication and expression of feelings or thoughts. Disruption in the regulatory systems of the human voice can be analyzed and used as a diagnostic tool, labeling voice as a potential "biomarker". Conversational artificial intelligence is at the core of voice-powered technologies, enabling intelligent interactions between machines. Due to its richness and availability, voice can be leveraged for predictive analytics and enhanced healthcare insights. Utilizing this idea, we reviewed artificial intelligence (AI) models that have executed vocal analysis and their outcomes. Recordings undergo extraction of useful vocal features to be analyzed by neural networks and machine learning models. Studies reveal machine learning models to be superior to spectral analysis in dynamically combining the huge amount of data of vocal features. Clinical applications of a vocal biomarker exist in neurological diseases such as Parkinson's, Alzheimer's, psychological disorders, DM, CHF, CAD, aspiration, GERD, and pulmonary diseases, including COVID-19. The primary ethical challenge when incorporating voice as a diagnostic tool is that of privacy and security. To eliminate this, encryption methods exist to convert patient-identifiable vocal data into a more secure, private nature. Advancements in AI have expanded the capabilities and future potential of voice as a digital health solution.
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.