自動音声分析は、有効な肝性脳症（HE）検査と相関があり、将来の顕性HEを予測できる可能性があるという研究結果が、「Hepatology」に9月12日掲載された。米ミシガン大学アナーバー校のPatricia P. Bloom氏らは、2施設での前向きコホート研究において、最新の音声プラットフォームを使用した音声パターンの分析が、有効なHE検査と相関があるか、ミニマルHEと相関があるか、将来の顕性HEを予測できるかを評価した。データには肝硬変の外来患者200人と対照群50人が含まれ、患者はベースラインの会話録音と心理測定HEスコア（PHES）による有効なHE診断の検査を受けた。患者は6カ月の追跡を受けた。自動声分析プラットフォームを使用して、752の音声変数が抽出された。解析の結果、100を超える音声変数がPHESと有意に関連していた。3変数の音声モデル（2つの音響変数と1つの音声テンポ変数）は、ミニマルHEの予測能において、アニマルネーミングテスト（Animal naming test；ANT）と同様であった（曲線下面積〔AUC〕0.76対0.69）。音声モデルの精度は、年齢とMELD（Model for End-Stage Liver Disease）-Naスコアを追加することで、向上した（同0.82）。臨床と音声を組み合わせたモデルは、顕性HEまでの期間を0.74の一致度で予測した。著者らは、「今後、このモデルをさまざまな臨床現場でより大規模な研究で検証し、フォローアップ中の会話の変化から早期の顕性HEを検出できるかどうかを見極め、入院を防ぐための適時介入を可能にすることが求められる」と述べている。なお複数人の著者が、バイオ医薬品企業との利益相反（COI）に関する情報を明らかにしている。（HealthDay News 2024年10月8日）https://www.healthday.com/healthpro-news/liver-health/automated-speech-analysis-correlates-with-hepatic-encephalopathy-testsCopyright © 2024 HealthDay. All rights reserved.Photo Credit: Adobe Stock
