UMIN試験ID | UMIN000044108 |
---|---|
受付番号 | R000050258 |
科学的試験名 | 周術期における音声解析を用いた嗄声分類AIモデルの作製 |
一般公開日(本登録希望日) | 2021/05/24 |
最終更新日 | 2021/12/02 13:09:49 |
日本語
周術期における音声解析を用いた嗄声分類AIモデルの作製
英語
Creating an AI model for hoarseness classification using speech analysis in the perioperative period
日本語
周術期における音声解析を用いた嗄声分類AIモデルの作製
英語
Creating an AI model for hoarseness classification using speech analysis in the perioperative period
日本語
周術期における音声解析を用いた嗄声分類AIモデルの作製
英語
Creating an AI model for hoarseness classification using speech analysis in the perioperative period
日本語
周術期における音声解析を用いた嗄声分類AIモデルの作製
英語
Creating an AI model for hoarseness classification using speech analysis in the perioperative period
日本/Japan |
日本語
甲状腺手術
食道癌手術
解離性大動脈瘤手術
英語
Thyroid Surgery
Esophageal Cancer Surgery
Dissociative Aortic Aneurysm Surgery
外科学一般/Surgery in general | 血管外科学/Vascular surgery |
耳鼻咽喉科学/Oto-rhino-laryngology | 麻酔科学/Anesthesiology |
集中治療医学/Intensive care medicine |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
近年のAI(人工知能)技術の発展により音声解析システムや機械学習は我々の生活の一部に組み込まれている。我々は音声解析システムや機械学習を利用することにより、周術期における反回神経麻痺を患者音声で診断予測ができると仮説を立てた。本研究では音声解析システムを用いて嗄声分類AIモデルを作製することを目的とする。音声解析により反回神経麻痺(嗄声)を判別できれば患者苦痛を与えることなく、簡便に反回神経麻痺を診断予測することができ、周術期の合併症を削減できると考えられる。
英語
With the recent development of artificial intelligence (AI) technology, speech analysis systems and machine learning have become an integral part of our lives. We hypothesized that by using speech analysis systems and machine learning, it would be possible to predict the diagnosis of antegrade nerve palsy in the perioperative period using the patient's voice. In this study, we aim to create a hoarseness classification AI model using a speech analysis system. If we can identify antegrade nerve palsy (hoarseness) by voice analysis, we can easily predict the diagnosis of antegrade nerve palsy without causing patient distress, and reduce complications in the perioperative period.
安全性・有効性/Safety,Efficacy
日本語
英語
日本語
本研究の目的は音声解析システムを用いて嗄声分類AIモデルを作製すること
英語
The purpose of this study is to create an AI model for hoarseness classification using a speech analysis system.
日本語
英語
観察/Observational
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
20 | 歳/years-old | 以上/<= |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
山形大学医学部附属病院で食道癌手術、解離性大動脈瘤手術、甲状腺手術を予定している患者
英語
Patients scheduled for esophageal cancer surgery, dissecting aortic aneurysm surgery, or thyroid surgery at Yamagata University Hospital.
日本語
研究協力が得られなかった患者
英語
Patients who were not able to cooperate in the study.
200
日本語
名 | 達哉 |
ミドルネーム | |
姓 | 早坂 |
英語
名 | Tatsuya |
ミドルネーム | |
姓 | Hayasaka |
日本語
山形大学医学部
英語
Yamagata University Hospital
日本語
麻酔科
英語
Department of Anesthesia
9909585
日本語
山形県山形市飯田西2-2-2
英語
2-2-2, Iida-Nishi, Yamagata City
023-628-5400
hayasakatatsuya1101@gmail.com
日本語
名 | 達哉 |
ミドルネーム | |
姓 | 早坂 |
英語
名 | Tatsuya |
ミドルネーム | |
姓 | Hayasaka |
日本語
山形大学医学部
英語
Yamagata University Hospital
日本語
麻酔科
英語
Department of Anesthesia
9909585
日本語
山形県山形市飯田西2-2-2
英語
2-2-2, Iida-Nishi, Yamagata City
023-628-5400
hayasakatatsuya1101@gmail.com
日本語
その他
英語
Department of Anesthesiology, Yamagata University School of Medicine
日本語
山形大学医学部麻酔科
日本語
日本語
英語
日本語
自己調達
英語
Department of Anesthesiology, Yamagata University School of Medicine
日本語
山形大学医学部麻酔科
日本語
自己調達/Self funding
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
山形大学医学部委員会
英語
Yamagata University Medical Ministry Council
日本語
山形県山形市飯田西2-2-2
英語
2-2-2 Iida-Nishi, Yamagata City, Yamagata Prefecture
0236285015
ikekenkyu@jm.kj.yamagata-u.ac.jp
いいえ/NO
日本語
英語
日本語
英語
2021 | 年 | 05 | 月 | 24 | 日 |
未公表/Unpublished
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
一般募集中/Open public recruiting
2021 | 年 | 05 | 月 | 24 | 日 |
2021 | 年 | 05 | 月 | 01 | 日 |
2021 | 年 | 05 | 月 | 24 | 日 |
2023 | 年 | 05 | 月 | 30 | 日 |
日本語
2021年6月~2023年6月に山形大学医学部附属病院にて甲状腺手術、食道癌手術、大動脈瘤切除術が行われる患者を対象とする。手術前(入院~手術前日までの間)に対象患者の音声(先行研究によると「あ・い・う・え・お」「『ジャックと豆の木』という単語」「ATR503文の一節(2~3分程度)」)を収集する。手術終了後に通常診療で行われている喉頭ファイバーにより声帯の動きを記録する(正常な声帯運動・反回神経麻痺あり→正解ラベル)。手術翌日以降に手術前と同様に音声を収集する。手術前と手術後の声を比較し、声に差がある患者をPositive、声に差が無い患者をNegativeとし音声データを分類。全データの8割をTrain dataとして用いてPositive・Negativeデータと喉頭ファイバー所見によりAIモデルを作製する。全体の2割をTest dataとして用いROC曲線を描きAUCを算出する。
また副次的評価として、術前の患者データ(年齢、性別、身長、体重、体温、心拍数、血圧、酸素化能など)や手術部位などの術中所見を用いて、深層学習により反回神経麻痺との相関性を検討する。
英語
Patients who will undergo thyroid surgery, esophageal cancer surgery, or aortic aneurysm resection at Yamagata University Hospital between June 2021 and June 2023 will be included in the study. Before the surgery (from admission to the day before the surgery), the voice of the target patients (according to previous studies, "A-I-U-E-O", "the word 'Jack and the Beanstalk'", and a section of ATR503 sentence (about 2-3 minutes)) will be collected. After completion of the surgery, vocal fold movements will be recorded by laryngeal fiber, which is performed in normal practice (normal vocal fold movement and presence of antegrade nerve palsy will be the correct labels). After the next day of surgery, collect the voice as before the surgery. The voices of patients with a difference in voice are classified as positive, and those with no difference in voice are classified as negative. Using 80% of the total data as train data, an AI model is created based on the positive/negative data and laryngeal fiber findings. We used 20% of the total data as test data to draw ROC curve and calculate AUC.
As a secondary evaluation, we will use preoperative patient data (age, gender, height, weight, body temperature, heart rate, blood pressure, oxygenation capacity, etc.) and intraoperative findings such as surgical site to examine the correlation with recurrent nerve palsy by deep learning.
2021 | 年 | 05 | 月 | 05 | 日 |
2021 | 年 | 12 | 月 | 02 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000050258
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000050258
研究計画書 | |
---|---|
登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
---|---|
登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
---|---|
登録日時 | ファイル名 |