この研究では、人工知能と深層学習の進展を活用し、統合失調症の診断における新たなアプローチを紹介しています。特に、発話の統語的特徴を用いて、音声の調整を定量化する方法に焦点を当てています。具体的には、固有スペクトル差プロットと指数減衰加重和（WSED）を組み合わせたフレームワークを用い、発声の調整を測定しました。研究の結果、WSEDスコアは、症状の重症度や症状のポジティブおよびネガティブのバランスと相関があることが明らかになりました。特に、ポジティブな症状が顕著な被験者では、より複雑な調整が見られ、逆にネガティブな症状が強い場合には異なる傾向が示されました。このアプローチは、医療現場での音声に基づく評価ツールの可能性を進展させるものです。