最近的工作表明，在Covid-19筛选中使用音频数据的可能性。然而，对监测疾病进展进行了很少的探索，特别是通过音频在Covid-19中恢复。跟踪疾病进展特征和复苏模式可能导致巨大的见解和更及时的治疗或治疗调整，以及在医疗保健系统中更好的资源管理。本研究的主要目的是利用顺序深度学习技术探讨Covid-19监测的纵向音频动力学的潜力，专注于疾病进展预测，特别是恢复趋势预测。我们分析了5天至385天的212个个体中众包呼吸系统数据，以及其自我报告的Covid-19测试结果。我们首先探讨捕获音频生物标志物的纵向动态的好处，用于Covid-19检测。强化性能，产生0.79的AUC-ROC，灵敏度为0.75，特异性为0.70，与不利用纵向动态的方法相比，该方法的有效性。我们进一步检查了预测的疾病进展轨迹，其显示出高一致性与纵向试验结果，测试队列中的0.76中的相关性，测试队列的子集中为0.86，其中12名参与者报告疾病恢复。我们的研究结果表明，通过纵向音频数据监测Covid-19进展在追踪个人疾病进展和恢复方面具有巨大潜力。
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