米国で精神衛生の危機があることは秘密ではありません。 2021年の時点で、8.3％の成人は大うつ病性障害（MDD）を有し、19.1％が不安障害（AD）を有し、Covid-19のパンデミックはこれらの統計を悪化させました。 AD/MDDの有病率が高いにもかかわらず、さまざまな社会的、知覚的、構造的障壁により、診断率と治療率は低いままです。自動スクリーニングツールが役立ちます。
で Jasa Express LettersAIP Publishingによってアメリカ音響学会を代表して公開された研究者は、1分間の口頭での流encyさのテストから抽出された音声信号を使用して、併存AD/MDDを選別する機械学習ツールを開発しました。このグループは、イリノイ大学アーバナシャンペーン校、イリノイ大学医学部ピオリア大学、南イリノイ大学医学部の研究者で構成されています。
この研究は、不安障害と大うつ病性障害のある個人がしばしば診断と治療の遅延に直面するという観察に触発されました。さまざまな精神医学、神経学的、上部腸、およびその他の健康状態を反映した音声信号の発見は、AD/MDDのさらなる調査を促進しました。」
AD、MDD、および併存AD/MDDには、異なる音響シグネチャがあります。 ADとMDDの音響マーカーはしばしば互いに反対するため、併存AD/MDDは識別するのが特に困難です。
「既存の研究の多くは、これらの区別を見落としており、併存AD/MDDのユニークな特性に対処できません」とPietrowicz氏は述べています。
Pietrowiczと彼女のチームは、AD/MDDの有無にかかわらず女性参加者と話をしました。参加者は、安全なテレヘルスプラットフォームを使用して記録され、セマンティックな言葉による流ency性テストが与えられました。このテストでは、時間制限内でできるだけ多くの動物に名前を付ける必要がありました。
チームは、動物名の録音から音響および音素の特徴を抽出し、AD/MDDの有無にかかわらず被験者を区別するための機械学習技術を適用しました。結果は、1分間のセマンティックVFTをAD/MDDのスクリーニングに確実に使用できることを確認しました。
「AD/MDDグループは、より単純な単語を使用する傾向があり、音素の単語の長さの変動性が低くなり、音素類似性のレベルと変動の低下を示しました」とPietrowicz氏は言いました。
Pietrowiczは最終的に結果に関連する根本的な生物学的メカニズムを研究する予定ですが、彼女はモデルも改良したいと考えています。さらに、診断ツールを開発するには、さまざまな集団や条件でさらに多くのデータが必要になります。
「現在の焦点は、モデルの精度を高め、信号の理解を深めるために革新的な分析技術を適用しながら、データの規模、多様性、およびモダリティを拡大することにあります」とPietrowiczは言いました。
ソース：
ジャーナルリファレンス：
Pietrowicz、M。 et al。 （2025）併存性うつ病および不安障害のための自動音響音声スクリーニング技術。 Jasa Express Letters。 doi.org/10.1121/10.0034851。
1738720988
#音声信号は併存不安とうつ病の特定に役立ちます
2025-02-05 01:48:00