I．目的
嚥下障害を有する患者のケアは，多職種が連携して行う必要があるため，生活環境で嚥下機能を簡便かつ正確に評価し，その情報を共有できれば，嚥下障害の早期介入を可能にし，誤嚥性肺炎による入院や死亡リスクの軽減に繋がる可能性がある．
しかし，現状の嚥下スクリーニングテストである反復唾液嚥下テストや改訂水飲みテスト（MWST）は主観的要素が大きく，検査者間のばらつきが大きい．また，嚥下造影や嚥下内視鏡検査は侵襲的かつ専門性が高く，嚥下機能の日常的な観察ツールとはなりにくい．
そこで，本研究では，電子聴診と人工知能（AI）を活用した音響解析技術により，MWSTの際に生じる水の流入音（以下流入音）を指数化するシステムを開発し，その有効性について検証した．
なお，本研究は，広島大学倫理審査委員会の承認を得ている（承認番号 E-1599-1）．
