Einführung von multimodalen Audiodaten für die Gesundheit: Voice EHR
Kernkonzepte
Einführung eines neuartigen Datentyps und eines entsprechenden Erfassungssystems, das Gesundheitsdaten durch geführte Fragen unter Verwendung einer mobilen/Webanwendung erfasst. Dieses Verfahren führt letztendlich zu einer Audio-Elektronischen Patientenakte ("Voice EHR"), die komplexe Biomarker für die Gesundheit aus herkömmlichen Stimm-/Atemgeräuschen, Sprachmustern und semantischer Bedeutung enthalten kann.
Zusammenfassung
Dieser Bericht stellt ein Konsortium von Partnern für globale Arbeiten vor, präsentiert die für die Datenerfassung verwendete Anwendung und zeigt das Potenzial informativer Voice EHR auf, um die Skalierbarkeit und Vielfalt von Audio-KI voranzubringen.
Die Entwicklung von KI-Modellen zur genauen Erkennung von Audio-Biomarkern und deren Zuordnung zu Beschreibungen des damit verbundenen Krankheitsprozesses hängt von der Beschaffung robuster Trainingsdatensätze aus einer Reihe von Umgebungen ab. Die vorgeschlagenen "Voice EHR"-Methoden sollen die Erfassung semantischer Darstellungen klinischer Daten mit ungefährem zeitlichem Kontext (z.B. Veränderung gegenüber dem Ausgangszustand der Gesundheit, beschriebene Ergebnisse von Labortests oder bildgebenden Untersuchungen) sowie korrelierte Audioaufnahmen von Stimm-/Atemgeräuschen und Sprachmustern ermöglichen.
Das HEAR-Programm wurde entwickelt, um effizient multimodale Audiodaten für die Gesundheit - Voice EHR - über eine Kombination aus kurzen Umfragefragen und aufgezeichneten Stimm-/Sprach-/Atemgeräuschen zu erfassen. Die Anwendung ist so konzipiert, dass sie für Patienten intuitiv ist, potenziell für Angehörige des Gesundheitswesens nützlich ist und technisch für den Einsatz in Gebieten mit geringer Konnektivität leicht einsetzbar ist.
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Voice EHR
Statistiken
"Meine Stimme ist rauer und tiefer geworden."
"Ich habe eine große Stimmveränderung bemerkt. Tatsächlich war das am ersten Tag das erste wirkliche Symptom, dass ich eine heisere Stimme hatte. Am zweiten Tag war sie noch heiserer. Und im Laufe des Tages wurde mein Hals dann schmerzhafter. Und am dritten Tag war meine Stimme nur noch ein Flüstern."
"Ich habe diese Woche eine Veränderung in meiner Stimme bemerkt. Oft, wenn das Wetter von 39 auf 65, 80 wechselt, verändert sich meine Stimme. Sie wird rau, so wie jetzt gerade, da es in diesem Büro sehr kalt ist. Aber mein Körper kann den drastischen Temperaturwechsel nicht ohne Auswirkungen auf meine Stimme und mein Schweigen ertragen. Ich werde an allen Ecken und Enden niesen. Und das ist mir aufgefallen, und nicht nur jetzt, sondern im Laufe der Jahre, dass meine Stimme rau und heiser wird. Und das liegt nur daran, dass sich das Wetter ändert."
Zitate
"Meine Stimme ist rauer und tiefer geworden."
"Ich habe eine große Stimmveränderung bemerkt. Tatsächlich war das am ersten Tag das erste wirkliche Symptom, dass ich eine heisere Stimme hatte."
"Ich habe diese Woche eine Veränderung in meiner Stimme bemerkt. Oft, wenn das Wetter von 39 auf 65, 80 wechselt, verändert sich meine Stimme. Sie wird rau, so wie jetzt gerade, da es in diesem Büro sehr kalt ist."
Tiefere Fragen
Wie können die gesammelten Voice EHR-Daten genutzt werden, um die Gesundheitsversorgung in ressourcenarmen Regionen zu verbessern?
Die gesammelten Voice EHR-Daten können in ressourcenarmen Regionen genutzt werden, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern, indem sie eine alternative und umfassendere Datenerfassungsmethode bieten. Durch die Erfassung von Sprach-, Atem- und Sprachmustern können komplexe Gesundheitsinformationen gesammelt werden, die über herkömmliche Gesundheitsdaten hinausgehen. Diese Daten können dazu beitragen, frühzeitig Krankheiten zu erkennen, die Entscheidungsfindung in der medizinischen Versorgung zu verbessern und die Gesundheitsergebnisse zu optimieren. In ressourcenarmen Regionen, in denen herkömmliche elektronische Patientenakten möglicherweise nicht verfügbar oder unvollständig sind, können Voice EHR-Daten eine wichtige Ergänzung darstellen. Durch die Nutzung von KI-Modellen, die auf diesen Daten trainiert sind, können medizinische Entscheidungen unterstützt, Diagnosen gestellt und Patienten überwacht werden, auch in Gebieten mit begrenztem Zugang zu Gesundheitsdiensten.
Welche ethischen Bedenken müssen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen auf Basis von Voice EHR-Daten berücksichtigt werden?
Bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen auf Basis von Voice EHR-Daten müssen verschiedene ethische Bedenken berücksichtigt werden. Dazu gehören Datenschutz und Datensicherheit, Einwilligung und Transparenz, Fairness und Bias, sowie die Verantwortung und Rechenschaftspflicht im Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten anonymisiert und sicher gespeichert werden, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen. Die Einholung informierter Einwilligungen von den Teilnehmern ist entscheidend, um sicherzustellen, dass sie verstehen, wie ihre Daten verwendet werden. Zudem müssen KI-Modelle auf mögliche Verzerrungen und Diskriminierungen überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie fair und gerecht sind. Die Entwickler und Anwender solcher Modelle tragen die Verantwortung, ethische Standards einzuhalten und transparent über den Einsatz von KI-Technologien in der Gesundheitsversorgung zu kommunizieren.
Wie können Voice EHR-Daten mit anderen Gesundheitsdaten wie bildgebenden Verfahren oder Labortests verknüpft werden, um ein umfassenderes Verständnis des Gesundheitszustands zu erlangen?
Voice EHR-Daten können mit anderen Gesundheitsdaten wie bildgebenden Verfahren oder Labortests verknüpft werden, um ein umfassenderes Verständnis des Gesundheitszustands zu erlangen, indem sie zusätzliche Kontextinformationen liefern. Durch die Integration von Voice EHR-Daten mit bildgebenden Verfahren wie MRT-Scans oder Labortests wie Blutuntersuchungen können medizinische Fachkräfte ein ganzheitliches Bild des Gesundheitszustands eines Patienten erhalten. Zum Beispiel könnten Veränderungen in der Stimme oder im Atemmuster mit spezifischen Befunden aus bildgebenden Verfahren korreliert werden, um bestimmte Erkrankungen zu diagnostizieren oder den Verlauf von Krankheiten zu überwachen. Diese multimodalen Daten können dazu beitragen, präzisere Diagnosen zu stellen, personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln und die Gesundheitsergebnisse zu verbessern, indem sie ein umfassendes Verständnis der individuellen Gesundheitssituation ermöglichen.
