기계 학습은 음성 장애 진단에 도움이 될 수 있습니다

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스마트 센서와 기계 학습 알고리즘은 음성 장애로 고통받는 근로 연령 미국인 14명 중 1명에게 도움이 될 수 있습니다. 새로운 연구 프로젝트를 주장하다 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)와 매사추세츠 종합병원(MGH)이 제작했습니다.

팀이 관심을 보인 음성 장애 중 일부는 성대에 결절이나 폴립이 형성되어 정상적인 언어 생성을 방해할 수 있는 장애였습니다. 이 효과는 때때로 가수, 교사 또는 장기간 높은 강도의 목소리를 사용해야 하는 다른 직업에 종사하는 사람들에게서 나타납니다.

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일반 컴퓨터에 연결할 수 있는 비침습적 웨어러블 가속도계를 만들어서 스마트 폰, MIT 연구원들은 중요한 진단 도구를 손에 넣을 수 있다고 생각합니다.

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MIT 박사과정 학생인 Marzyeh Ghassemi는 Digital Trends에 “우리는 말을 측정하는 것이 아니라 사람의 목을 통과하는 성대의 움직임을 측정하는 것입니다.”라고 말했습니다. “소리가 들리지 않기 때문에 이것은 개인 정보 보호에 중요할 수 있습니다. 사람들이 말하는 내용을 녹음하는 경우 집에서 일주일 동안 이런 도구를 착용하는 것이 불편할 수도 있다고 생각합니다. 하지만 우리는 다른 접근 방식을 취하고 있습니다."

연구에서 피험자는 음성 장애 진단을 받은 환자와 그러한 문제가 없는 대조군의 두 그룹 중 하나로 나뉘었습니다. 그런 다음 그들은 일상 활동 중에 가속도계를 착용하여 피험자의 성대 주름이 열리고 닫히는 것을 가리키는 1억 1천만 개의 "성문 맥박"을 포착했습니다. 그런 다음 연구자들은 기계 학습을 사용하여 이 데이터를 사용하여 음성 장애가 있는 사람과 없는 사람을 구별할 수 있는 시스템을 만들 수 있었습니다.

현실 세계에 출시된 이러한 도구는 다양한 음성 장애를 진단하는 데 도움을 주거나 치료 효과를 테스트하는 데 사용될 수 있습니다. "이러한 유형의 가속도계 신호는 향후 모든 종류의 상태를 진단하는 데 사용될 가능성이 많습니다."라고 Ghassemi는 계속 말했습니다.

개인 정보 보호 "판매 포인트"와 함께 이는 특정 환자를 걱정하는 임상의에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

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