Rahmenwerk für Vokalbiomarker bei KI-gestützter Krankheitserkennung etabliert

Forscher des Luxembourg Institute of Health (LIH) und der University of South Florida (USF) haben eine internationale Anstrengung geleitet, um den ersten konsensbasierten Rahmen und Definitionen für Vokalbiomarker zu etablieren. Diese stimmbasierte Indikatoren werden auf ihr Potenzial zur Erkennung und Überwachung von Krankheiten untersucht.

Die Studie, veröffentlicht in Digital Biomarkers als Teil der VOCAL-Initiative, brachte 24 Experten aus Europa und Nordamerika zusammen. Sie adressiert die Herausforderung inkonsistenter Terminologie in der stimmbasierten Krankheitserkennung, wo Begriffe wie „Voice Biomarkers“, „Speech Biomarkers“ und „Vocal Biomarkers“ häufig austauschbar verwendet wurden.

Der neue Rahmen unterscheidet zwischen vokalen Messungen und validierten Vokalbiomarkern. Er führt ein hierarchisches Modell ein, das die verschiedenen Domänen der Stimm- und Sprachproduktion abdeckt. Der Rahmen bietet einen wissenschaftlich fundierten Wortschatz, der die Zusammenarbeit von Klinikern, Sprachspezialisten, Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Regulierungsbehörden und Industrievertretern unterstützen soll.

Diese Arbeit, getragen von der LIH-koordinierten eVoiceNet und dem USF-geführten Bridge2AI-Voice Konsortium, wird voraussichtlich die Entwicklung von stimmbasierten Technologien zur Diagnose und Überwachung von Erkrankungen wie Parkinson, Alzheimer, Depression, Herzinsuffizienz und Typ-2-Diabetes beschleunigen. Die Initiative zielt darauf ab, internationale Richtlinien und Standards für die Forschung und Implementierung von Vokalbiomarkern zu etablieren.