深層学習を用いた音声文からの非装着型血圧予測
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19750v1発表タイプ：クロス
概要：本研究は、BERTに基づく回帰モデルを用いた、音声信号による非侵襲的動脈血圧(ABP)予測のための新規手法を提示する。動脈血圧は心血管系の健康状態を示す重要な指標であり、高血圧関連合併症の予防には正確なモニタリングが不可欠である。従来のカフ式測定法は、白衣高血圧やマスキング高血圧などの要因により、しばしば矛盾した結果をもたらす。本アプローチは、音声の特徴を捉える音声の音響特性を活用し、血圧レベルとの相関関係を確立する。高度な深層学習技術を用いて音声信号を分析し、関連パターンを抽出することで、従来の方法の不快感なくリアルタイムモニタリングを可能にする。本研究では、95人の参加者からの記録を含むデータセットを用い、多様な表現を確保した。BERTモデルは、音声から抽出された特徴量を用いて微調整され、平均絶対誤差(MAE)が収縮期血圧(SBP)で136 mmHg、拡張期血圧(DBP)で124 mmHg、R2スコアがそれぞれ0.99と0.94という優れた性能指標を達成した。これらの結果は、モデルが血圧レベルを正確に予測する際の堅牢性を示している。さらに、訓練と検証の損失分析は、効果的な学習と最小限の過学習を示している。これらの知見は、深層学習と音声分析の統合が血圧モニタリングの有効な代替手段となり、遠隔医療や遠隔健康モニタリングにおける応用改善への道を開くことを示唆している。本研究は、血圧評価のためのユーザーフレンドリーで正確な方法を提供することにより、患者ケアの向上と心血管系の健康の積極的な管理に大きな影響を与える。
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Title (EN): Cuffless Blood Pressure Prediction from Speech Sentences using Deep Learning Methods
arXiv:2509.19750v1 Announce Type: cross
Abstract: This research presents a novel method for noninvasive arterial blood pressure ABP prediction using speech signals employing a BERT based regression model Arterial blood pressure is a vital indicator of cardiovascular health and accurate monitoring is essential in preventing hypertension related complications Traditional cuff based methods often yield inconsistent results due to factors like whitecoat and masked hypertension Our approach leverages the acoustic characteristics of speech capturing voice features to establish correlations with blood pressure levels Utilizing advanced deep learning techniques we analyze speech signals to extract relevant patterns enabling real time monitoring without the discomfort of conventional methods In our study we employed a dataset comprising recordings from 95 participants ensuring diverse representation The BERT model was fine tuned on extracted features from speech leading to impressive performance metrics achieving a mean absolute error MAE of 136 mmHg for systolic blood pressure SBP and 124 mmHg for diastolic blood pressure DBP with R scores of 099 and 094 respectively These results indicate the models robustness in accurately predicting blood pressure levels Furthermore the training and validation loss analysis demonstrates effective learning and minimal overfitting Our findings suggest that integrating deep learning with speech analysis presents a viable alternative for blood pressure monitoring paving the way for improved applications in telemedicine and remote health monitoring By providing a user friendly and accurate method for blood pressure assessment this research has significant implications for enhancing patient care and proactive management of cardiovascular health
Published: 2025-09-24 19:00 UTC