利用人工智能通过咳嗽进行呼吸系统疾病诊断：综述
声音
2023-09-27 v1 人工智能
机器学习
音频与语音处理
摘要
咳嗽声学包含有关呼吸系统病理形态改变的大量重要信息。通过研究潜在的咳嗽隐特征并诊断疾病，可靠且准确地检测咳嗽事件，可在振兴医疗实践方面发挥不可或缺的作用。人工智能（AI）的最新应用以及普适计算在呼吸系统疾病预测方面的进展，已在医学领域创造出一种可喜的趋势和无数未来可能。特别是，利用咳嗽特征的基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的诊断算法正快速兴起。关于基于咳嗽的 AI 算法的海量文献表明，这些模型可在检测特定呼吸系统疾病发病方面发挥重要作用。然而，为使医学专家和 AI 科学家分析 AI/ML 的决定性作用，详尽地从所有相关研究中收集信息至关重要。本综述全面概述了咳嗽数据驱动的 ML/DL 检测与初步诊断框架，并详细列出了重要特征。我们研究了引起咳嗽的机制以及呼吸模态的潜在咳嗽特征。我们还分析了定制的咳嗽监测应用及其 AI 驱动的识别算法。此外，还详细讨论了开发实用、鲁棒且普适的解决方案所面临的挑战与未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2309.14383,
title = {Towards using Cough for Respiratory Disease Diagnosis by leveraging Artificial Intelligence: A Survey},
author = {Aneeqa Ijaz and Muhammad Nabeel and Usama Masood and Tahir Mahmood and Mydah Sajid Hashmi and Iryna Posokhova and Ali Rizwan and Ali Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14383},
year = {2023}
}
备注
30 pages, 12 figures, 9 tables