PST株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：大塚 寛、以下「PST」）および神奈川県立保健福祉大学（神奈川県横須賀市、学長：中村 丁次）ヘルスイノベーション研究科（以下「SHI」）の徳野慎一 教授は、PSTの音声病態分析技術を活用し、新型コロナウイルス（以下、「COVID-19）感染症の患者の音声と症状を分析する共同研究を実施してまいりました。

この度、その成果として、3種類の母音の発声のみによるCOVID-19感染症の重症度判別アルゴリズムに関する論文を発表しましたので、お知らせいたします。

 
文献情報：
Yasuhiro Omiya, Daisuke Mizuguchi, and Shinichi Tokuno, “Distinguish the Severity of Illness Associated with Novel Coronavirus (COVID-19) Infection via Sustained Vowel Speech Features,” Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20(4), 3415.
 
アクセスURL：
https://www.mdpi.com/1660-4601/20/4/3415

本論文において、弊社PST研究チームの大宮康宏、水口大輔およびSHIの徳野教授は、3種類の母音（「あー」「えー」「うー」）を数秒発声させて取得した音声データのみを用いて、COVID-19感染症の「無症状・軽症（症状）」と「中等症1（症状）」の判別が88%以上という高い精度で可能であったことを報告しました。これにより、COVID-19のような感染症のパンデミック（世界的な大流行）における音声を用いた効率的な重症度スクリーニングに加え、呼吸器疾患の症状の有無や重症度を音声で判定できる可能性を示しました。

弊社PSTは今後、本成果をさらに発展させ、様々な呼吸器疾患へ対応した音声病態分析アルゴリズムおよびアプリ等の開発を推進し社会実装することにより、皆様が安心・安全をより感じることができる社会づくりに貢献してまいります。