Autor/autores:
Larry Zhang Radhika Duvvuri Kiranmayi KL Chandra...(et.al)
La depresión es una enfermedad que afecta a un gran porcentaje de la población mundial a lo largo de la vida. Hasta la fecha, no hay biomarcadores disponibles para la detección de depresión y el seguimiento de los síntomas depende del autoinforme del paciente. El objetivo de este estudio es explorar y validar las características extraídas de l...
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La depresión es una enfermedad que afecta a un gran porcentaje de la población mundial a lo largo de la vida. Hasta la fecha, no hay biomarcadores disponibles para la detección de depresión y el seguimiento de los síntomas depende del autoinforme del paciente.
El objetivo de este estudio es explorar y validar las características extraídas de las muestras de voz grabadas de sujetos deprimidos como biomarcadores digitales de suicidio, trastorno psicomotor y gravedad de la depresión.
Llevamos a cabo un estudio transversal en el transcurso de 12 meses utilizando una versión de formulario web visitada con frecuencia del PHQ9 alojada por Mental Health America (MHA) para pedir a los sujetos muestras de voz anónimas a través de un formulario web separado alojado por NeuroLex Laboratories. Se pidió a los sujetos que proporcionaran datos demográficos, respuestas al PHQ9 y dos muestras de voz.
Las características de voz extraídas del audio grabado de sujetos deprimidos pudieron predecir la pregunta 9 de PHQ9 y las puntuaciones totales con un área bajo la curva de 0. 821 y un error absoluto medio de 4. 7, respectivamente. La predicción de la perturbación psicomotora fue menos poderosa con un área bajo la curva de 0. 61.
El análisis de voz automatizado utilizando grabaciones breves del habla del paciente puede usarse para aumentar la detección de depresión y el manejo de los síntomas.
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