はじめに 世界的な高齢化した人口には、神経性慢性疾患および神経変性疾患の早期発見とモニタリングのためのアクセス可能で非侵襲的なツールが求められています。現在の診断方法は侵襲性、高コスト、臨床評価の頻度が低いなどの制約に直面しています。人間の声は、有望なデジタルバイオマーカーとして浮上しており、声の特性は認知症やパーキンソン病などの状態に関連する生理的および認知的変化を反映しています。人工知能（AI）や機械学習により高度な音声分析が可能になりましたが、文献は包括的な統合がなく分散しています。このスコーピングレビューのプロトコルは、65歳以上の高齢者における神経疾患（例：認知機能の低下、パーキンソン病、アルツハイマー病、認知症、うつ病）の検出と管理のためのAI駆動の音声バイオマーカーの適用に関する既存の研究をまとめる体系的なアプローチを示しています。 方法と分析 このスコーピングレビューは、PRISMA-ScR（スコーピングレビューのための系統的レビューおよびメタアナリシス用の好ましい報告項目）ガイドラインおよびArkseyとO'Malleyによって提案された方法論の枠組みに従って実施され、最近の方法論的進展を取り入れます。研究選定のための適格基準は、PCC（人口、概念、文脈）フレームワークを用いて策定します。PubMed/MEDLINE、Scopus、Web of Science、IEEE Xplore、Embase、Compendex、CINAHL、Scientific Information Database（SID）、Magiran、IranMedex、Barakat Knowledge Network System（BKNS）などのいくつかの電子データベースを対象に包括的な文献検索を行います。検索は、2012年1月1日から2026年3月31日までにペルシャ語および英語で発表されたピアレビュー付き論文を含みます。2人の独立したレビュアーが、定義済みのPCCに基づく適格基準に従ってタイトル、要約、および全文をスクリーニングし、データを抽出します。矛盾は議論によって解決するか、必要に応じて第三者レビュアーに相談して解決します。結果は統合され、各研究質問に対処するために要約表、チャートおよび図を伴ってナラティブに提示されます。 倫理および普及 タブリーズ医科大学の研究倫理委員会は、このスコーピングレビューのプロトコルを承認しました（承認番号：IR.TBZMED.VCR.REC.1404.223）。彼らは、このレビューが既存の文献の分析のみを含み、直接的な患者の関与や臨床手続きがないため、関連する倫理基準を満たしていると結論づけました。レビューの結果は、ピアレビューされたジャーナルや会議発表を通じて共有され、高齢者における音声ベースのバイオマーカーの使用について研究者、臨床医、および政策立案者に貴重な洞察を提供します。PROSPERO登録番号 登録されていません。
Amir‐Behghadami et al. (Sun,) はこの問題について研究しました。