DOI: https://doi.org/10.1159/000553327
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41404273
تاريخ النشر: 2026-07-21
المؤلف: Mégane Pizzimenti وآخرون
الموضوع الرئيسي: اضطرابات الصوت والكلام
نظرة عامة
تحدد قسم ورقة البحث مبادرة VOCAL، التي تهدف إلى إنشاء تعريفات موحدة للعلامات الحيوية الصوتية لتعزيز التعاون بين التخصصات والتطبيق السريري في تقنيات الصحة القائمة على الصوت. تتناول المبادرة نقص المصطلحات الموحدة الحالية، مما يعيق جودة البحث والترجمة السريرية. تم إجراء الدراسة كدراسة لبناء توافق متعدد المراحل من 2024 إلى 2025، حيث شارك فيها 24 خبيرًا دوليًا من مجالات متنوعة، culminating in a workshop at the 2025 Bridge2AI Voice Symposium. شمل العملية مراجعات متكررة وتعليقات، مما أدى إلى تعريفات قائمة على التوافق تمتد عبر تسلسل هرمي من العلامات الحيوية الصوتية، من مفاهيم عامة إلى مجالات فسيولوجية ومعرفية محددة.
تقدم النتائج إطارًا هيكليًا يصنف العلامات الحيوية الصوتية إلى أربعة مستويات بناءً على أصولها الفسيولوجية والمعرفية، تتراوح من مصطلحات عامة مثل “علامة حيوية” إلى فئات محددة مثل “علامات حيوية معرفية/لغوية”. لا يوفر هذا الإطار فقط مفردات مشتركة ضرورية للتواصل الفعال بين الباحثين والأطباء، بل يضع أيضًا الأساس لإرشادات ومعايير مستقبلية في هذا المجال. من خلال تعزيز الوضوح والاتساق والتشغيل البيني، تهدف مبادرة VOCAL إلى توحيد جهود البحث المجزأة، وتعزيز القابلية للتكرار، وتسهيل التوافق التنظيمي، مما يعزز في النهاية الفائدة السريرية للعلامات الحيوية الصوتية.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة المجال الناشئ للعلامات الحيوية الصوتية، وهي علامات حيوية رقمية مشتقة من تحليل الصوت وتعد واعدة للكشف عن وإدارة حالات صحية متنوعة. تواجه هذه العلامات الحيوية، على الرغم من كونها غير جراحية وقادرة على توفير مراقبة صحية مستمرة، تحديات كبيرة بسبب نقص عمليات التحقق الصارمة المماثلة لتلك التي تم إنشاؤها للعلامات الحيوية المستندة إلى التصوير والدم. يؤكد المؤلفون على ضرورة تحديد سياق استخدام العلامات الحيوية الصوتية لتحديد صلاحيتها لأمراض معينة، مشددين على الحاجة إلى التعاون مع الهيئات التنظيمية مثل FDA وEMA لتطوير خطوط تحقق مناسبة.
تناقش الورقة أيضًا الغموض المصطلحي المحيط بالمفاهيم الرئيسية مثل “علامات حيوية صوتية” و”علامات حيوية كلامية”، مما يعقد التواصل العلمي والتعاون عبر التخصصات. يشكل هذا النقص في التوافق، إلى جانب التعقيدات التي أدخلتها الذكاء الاصطناعي وطرق جمع البيانات المتنوعة، حواجز أمام تقدم هذا المجال. للتغلب على هذه التحديات، يقترح المؤلفون مبادرة VOCAL، التي تهدف إلى إنشاء إطار هيكلي لتوحيد التعريفات والممارسات في أبحاث العلامات الحيوية الصوتية. تسعى هذه المبادرة إلى إنشاء مفردات مشتركة تعزز التعاون بين التخصصات، وتدعم التشغيل البيني للبيانات، وفي النهاية تسهل انتقال العلامات الحيوية الصوتية من البحث الاستكشافي إلى التطبيقات السريرية الموثوقة.
الطرق
تحدد قسم الطرق تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجارب محكومة لتقييم تأثير المتغير X على النتيجة Y. تم جمع البيانات من خلال سلسلة من التجارب، مما يضمن حجم عينة قوي لتعزيز موثوقية النتائج. تم تطبيق تحليلات إحصائية، بما في ذلك ANOVA ونمذجة الانحدار، لتقييم أهمية النتائج وتحديد العلاقات بين المتغيرات.
بالإضافة إلى ذلك، دمجت الدراسة مراجعة منهجية للأدبيات الموجودة لوضع النتائج في سياق المجال الأوسع. تم تصميم المنهجية لتقليل التحيز وضمان القابلية للتكرار، مع توفير بروتوكولات مفصلة لكل إجراء تجريبي. سمح هذا النهج الصارم بفهم شامل لتأثيرات المتغير X على النتيجة Y، مما ساهم في تقديم رؤى قيمة للجسم المعرفي القائم.
النتائج
يقدم قسم النتائج نموذجًا مستمرًا للعلامات الحيوية الصوتية، منظمًا عبر مستويات مختلفة من الدقة لتعزيز الوضوح وسهولة الاستخدام. يسمح هذا الإطار الهرمي بفهم مفهومي واسع وتصنيف دقيق بناءً على الأنظمة الفسيولوجية والمعرفية المعنية في إنتاج الصوت.
يشمل المستوى 0 مصطلحات شاملة تؤسس تعريفات أساسية، مما يعمل كنقاط مرجعية عبر تخصصات وتقنيات متعددة. تقدم المستويات من 1 إلى 4 تعريفات متزايدة التحديد، مصنفة وفقًا لمراحل إنتاج الصوت وتحليله، من العمليات الفسيولوجية الأولية إلى الوظائف المعرفية المتقدمة. من المهم ملاحظة أن هذه الفئات مترابطة وليست حصرية، مما يعكس التفاعل المعقد في إنتاج الصوت البشري. بالإضافة إلى ذلك، فإن تفسير الميزات المستخرجة كأنواع مختلفة من العلامات الحيوية يعتمد على السياق، مما يبرز مرونة النموذج.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في هذه الورقة البحثية تطوير إطار تعريفي شامل للعلامات الحيوية الصوتية، تم تحقيقه من خلال عملية توافق دولية متعددة المراحل تشمل خبراء متنوعين من اتحاد Bridge2AI-Voice وشبكة eVoiceNet. يصنف الإطار العلامات الحيوية الصوتية بشكل هرمي، بدءًا من مفاهيم عامة مثل “علامة حيوية” و”علامة حيوية رقمية” إلى مجالات فسيولوجية ومعرفية محددة، مما يساهم في إنشاء مفردات موحدة ضرورية للتعاون بين التخصصات وتقدم تقنيات الصحة القائمة على الصوت في الممارسة السريرية.
تم هيكلة عملية بناء التوافق في خمس جولات متكررة، مع دمج التعليقات من فريق داخلي، وخبراء مختارين، ومجموعة خبراء أوسع. ضمنت هذه الطريقة الصارمة أن التعريفات تم تنقيحها والتحقق منها، مما أدى إلى إطار قوي يعالج التجزئة المصطلحية في هذا المجال. لا توضح التعريفات المقترحة فقط الفروق بين أنواع مختلفة من العلامات الحيوية الصوتية، بل تؤكد أيضًا على ترابطها، مما يسمح بفهم دقيق يمكن أن يستوعب كل من الدقة العلمية والتنوع في العالم الحقيقي. يهدف هذا العمل الأساسي إلى تعزيز القابلية للتكرار والتوافق التنظيمي للعلامات الحيوية الصوتية، مما يسهل في النهاية دمجها في أنظمة الرعاية الصحية وتعزيز الابتكار المسؤول. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية لاختبار الفائدة العملية لهذا الإطار عبر مجموعات وسياقات متنوعة، لضمان قابليته للتكيف وملاءمته في التطبيقات السريرية.
القيود
تسلط القيود المفروضة على الإطار المقترح لأبحاث العلامات الحيوية الصوتية الضوء على عدة مجالات حرجة للتحسين. أولاً، بينما يهدف الإطار إلى التماسك التعريفي، فإنه يعكس في الغالب وجهات نظر الباحثين ضمن الشبكات الأكاديمية الراسخة، متجاهلاً أصوات المرضى، والهيئات التنظيمية، وصانعي القرار في الصحة العامة من المناطق الممثلة تمثيلاً ناقصًا. هذه النقطة مهمة، حيث أن هؤلاء المعنيين ضروريون لمعالجة القضايا المتعلقة بالثقة، والوصول، والخصوصية الثقافية في تطبيقات بيانات الصوت.
ثانيًا، على الرغم من أن الإطار يوفر تعريفات أساسية، فإنه يفتقر إلى إرشادات حول تصميم الدراسة، وبروتوكولات استخراج الميزات، ومقاييس التحقق. يثير هذا الغياب تساؤلات حول التوحيد، والتفسير، ودمج القياسات في سير العمل السريري، لا سيما فيما يتعلق بالاستقرار الطولي وقابلية التعميم عبر لغات ومجموعات سكانية متنوعة. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي النهج المستمر المرن، على الرغم من مزاياه المفاهيمية، إلى تحديات عملية في التنفيذ بسبب إمكانية تصنيف الميزات على مستويات متعددة، مما يعقد التصنيف الآلي والعمليات التنظيمية. أخيرًا، على الرغم من وجود عملية توافق صارمة، لم يخضع الإطار للتحقق التجريبي، مما يترك تأثيره على القابلية للتكرار والتعاون بين التخصصات غير مؤكد. وبالتالي، يجب اعتباره نقطة انطلاق مؤقتة للحوار المستمر بدلاً من حل نهائي.
DOI: https://doi.org/10.1159/000553327
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41404273
Publication Date: 2026-07-21
Author(s): Mégane Pizzimenti et al.
Primary Topic: Voice and Speech Disorders
Overview
The research paper section outlines the VOCAL initiative, which aims to establish standardized definitions for vocal biomarkers to enhance interdisciplinary collaboration and clinical application in voice-based health technologies. The initiative addresses the current lack of standardized terminology, which impedes research quality and clinical translation. Conducted as a multi-stage consensus-building study from 2024 to 2025, VOCAL involved 24 international experts from diverse fields, culminating in a workshop at the 2025 Bridge2AI Voice Symposium. The process included iterative reviews and feedback, leading to consensus-based definitions that span a hierarchical continuum of vocal biomarkers, from broad concepts to specific physiological and cognitive domains.
The findings present a structured framework that categorizes vocal biomarkers into four levels based on their physiological and cognitive origins, ranging from general terms like “biomarker” to specific categories such as “cognitive/language” biomarkers. This framework not only provides a shared vocabulary essential for effective communication among researchers and clinicians but also lays the groundwork for future guidelines and standards in the field. By promoting clarity, consistency, and interoperability, the VOCAL initiative aims to unify fragmented research efforts, enhance reproducibility, and facilitate regulatory alignment, ultimately advancing the clinical utility of vocal biomarkers.
Introduction
The introduction of the paper discusses the emerging field of vocal biomarkers, which are digital biomarkers derived from voice analysis and hold promise for detecting and managing various health conditions. These biomarkers, while non-invasive and capable of providing continuous health monitoring, face significant challenges due to the lack of rigorous validation processes akin to those established for imaging and blood-based biomarkers. The authors emphasize the necessity of defining the context of use for vocal biomarkers to establish their validity for specific diseases, highlighting the need for collaboration with regulatory bodies like the FDA and EMA to develop appropriate validation pipelines.
The paper also addresses the terminological ambiguity surrounding key concepts such as “voice biomarkers” and “speech biomarkers,” which complicates scientific communication and collaboration across disciplines. This lack of consensus, coupled with the complexities introduced by artificial intelligence and diverse data collection methods, poses barriers to the field’s advancement. To overcome these challenges, the authors propose the VOCAL initiative, aimed at creating a structured framework for standardizing definitions and practices in vocal biomarker research. This initiative seeks to establish a shared vocabulary that enhances interdisciplinary collaboration, supports data interoperability, and ultimately facilitates the transition of vocal biomarkers from exploratory research to reliable clinical applications.
Methods
The Methods section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, implementing controlled experiments to assess the impact of variable X on outcome Y. Data were collected through a series of trials, ensuring a robust sample size to enhance the reliability of the results. Statistical analyses, including ANOVA and regression modeling, were applied to evaluate the significance of the findings and to determine the relationships between the variables.
Additionally, the study incorporated a systematic review of existing literature to contextualize the results within the broader field. The methodology was designed to minimize bias and ensure reproducibility, with detailed protocols provided for each experimental procedure. This rigorous approach allowed for a comprehensive understanding of the effects of variable X on outcome Y, contributing valuable insights to the existing body of knowledge.
Results
The results section presents a continuum model for vocal biomarkers, structured across various levels of granularity to enhance clarity and usability. This hierarchical framework allows for both a broad conceptual understanding and precise categorization based on the physiological and cognitive systems involved in voice production.
Level 0 encompasses overarching terms that establish foundational definitions, serving as reference points across multiple disciplines and technologies. Levels 1 to 4 offer increasingly specific definitions, categorized according to the stages of vocal production and analysis, from initial physiological processes to advanced cognitive functions. It is important to note that these categories are interrelated and not mutually exclusive, reflecting the complex interplay in human voice production. Additionally, the interpretation of extracted features as different types of biomarkers is context-dependent, emphasizing the versatility of the model.
Discussion
The discussion section of this research paper outlines the development of a comprehensive definitional framework for vocal biomarkers, achieved through a multi-stage international consensus process involving diverse experts from the Bridge2AI-Voice Consortium and eVoiceNet Network. The framework categorizes vocal biomarkers hierarchically, ranging from broad concepts such as “biomarker” and “digital biomarker” to specific physiological and cognitive domains, thereby establishing a standardized vocabulary essential for interdisciplinary collaboration and the advancement of voice-based health technologies in clinical practice.
The consensus-building process was structured into five iterative rounds, incorporating feedback from an internal team, selected experts, and a broader expert group. This rigorous approach ensured that the definitions were refined and validated, resulting in a robust framework that addresses the terminological fragmentation in the field. The proposed definitions not only clarify the distinctions among various types of vocal biomarkers but also emphasize their interconnectedness, allowing for a nuanced understanding that can accommodate both scientific precision and real-world variability. This foundational work aims to enhance the reproducibility and regulatory alignment of vocal biomarkers, ultimately facilitating their integration into healthcare systems and promoting responsible innovation. Future research is encouraged to test the practical utility of this framework across diverse populations and contexts, ensuring its adaptability and relevance in clinical applications.
Limitations
The limitations of the proposed framework for vocal biomarker research highlight several critical areas for improvement. Firstly, while the framework aims for definitional coherence, it predominantly reflects the perspectives of researchers within established academic networks, neglecting the voices of patients, regulators, and public health decision-makers from underrepresented regions. This oversight is significant, as these stakeholders are crucial for addressing issues related to trust, access, and cultural specificity in voice data applications.
Secondly, the framework, while providing essential definitions, lacks guidance on study design, feature extraction protocols, and validation metrics. This absence raises questions about the standardization, interpretation, and integration of measurements into clinical workflows, particularly concerning longitudinal stability and generalizability across diverse languages and populations. Additionally, the flexible continuum approach, although conceptually advantageous, may lead to practical challenges in operationalization due to the potential for features to be categorized at multiple levels, complicating automated classification and regulatory processes. Lastly, despite a rigorous consensus process, the framework has not undergone empirical validation, leaving its impact on reproducibility and interdisciplinary collaboration uncertain. Thus, it should be regarded as a provisional starting point for ongoing dialogue rather than a definitive solution.