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为解决慢性阻塞性肺疾病（COPD）和哮喘恶化监测难题，研究人员开展基于语音数据自动检测恶化的研究。结果显示，优化 MFCC 及多域特征融合表现出色，为疾病诊断和监测提供新途径，减轻患者和医疗负担。
在全球范围内，呼吸疾病严重威胁着人们的健康。哮喘影响着数亿人，慢性阻塞性肺疾病（COPD）更是预计在 2030 年成为全球第三大死因。疾病恶化是 COPD 和哮喘病程中的关键事件，早期诊断和治疗能够有效缩短恶化时间、减轻症状严重程度，甚至避免患者住院。然而，传统的监测方法存在诸多不便和局限。比如，肺功能测定（Spirometry）需要患者前往医疗机构，依赖专业医生操作，且其准确性受患者配合度影响较大。近年来，随着科技发展，数字生物标志物为疾病监测带来了新希望，但现有的研究大多依赖多种信号，且仅聚焦于单一领域特征，忽视了其他领域的重要信息。在这样的背景下，开展一项更精准、便捷的呼吸疾病恶化监测研究迫在眉睫。
为了突破这些困境，研究人员开展了针对哮喘和 COPD 恶化分类的多特征融合模型研究。虽然文中未明确提及研究机构，但他们的研究成果发表在了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》上。研究结果显示，该研究提出的方法在 TACTICAS 数据集上展现出卓越的分类性能，准确率达到 0.892，曲线下面积（AUC）为 0.955，优于现有方法。这一成果意义重大，为呼吸疾病的恶化诊断和监测提供了新的有力手段，有望减轻患者和医疗服务提供者的负担。
研究人员在研究过程中运用了多种关键技术方法。首先，通过移动应用程序收集语音数据。然后，从音频记录中提取声学特征，其中重点优化了梅尔频率倒谱系数（Mel - Frequency Cepstral Coefficients，MFCC），并融合了来自时间、频率、能量和频谱等多个领域的特征。最后，使用机器学习模型进行分析，并运用 SHapley Additive exPlanations（SHAP）工具来识别对恶化检测有贡献的关键语音生物标志物。
研究结果
- 特征性能比较：在评估不同声学特征和机器学习模型时发现，“Optimized - MFCC”（为呼吸疾病诊断优化参数后提取的 MFCC 特征）相较于其他特征提取技术表现最佳。“MFCC - default”（使用默认设置提取的 MFCC 特征）与之相比，在性能上存在差距 。这表明针对呼吸疾病诊断优化后的 MFCC 特征，能更有效地捕捉与疾病相关的语音信息。
- 多域特征融合效果：研究证明，融合不同领域的语音特征能够提升预测模型的性能。通过将 MFCC 与频率、能量和时间等领域的特征相结合，模型可以更全面地捕捉与疾病恶化相关的语音模式，从而提高对哮喘和 COPD 恶化的分类准确性。
- 关键特征分析：利用 SHAP 工具对特征进行分析后发现，按 SHAP 值排名最显著的特征是与 MFCC 相关的特征和能量特征。这解释了为什么多特征融合能够提升模型性能，因为这些关键特征在疾病恶化检测中发挥了重要作用。
研究结论与讨论
研究表明，语音分析在呼吸疾病的远程监测中具有巨大潜力。优化后的 MFCC 特征在所有特征提取技术中脱颖而出，多领域特征融合进一步增强了模型的预测能力。这不仅为哮喘和 COPD 恶化的诊断和监测提供了一种非侵入性的新方法，还通过 SHAP 工具提高了模型的可解释性，使其更易于在临床实践中被接受。不过，尽管该研究取得了显著成果，但仍存在一些有待进一步探索的方向。例如，如何在更多样化的临床环境和患者群体中验证模型的有效性，以及如何进一步优化特征选择和模型构建，以提高模型的稳定性和泛化能力。总体而言，这项研究为呼吸疾病的远程监测开辟了新的道路，为未来的临床应用和研究奠定了坚实基础，有望在改善患者健康管理方面发挥重要作用。
