慢性閉塞性肺疾患（COPD）は世界的な健康問題であり、効果的な治療のためには早期の検出と介入が不可欠である。本研究では、「RespiratoryDatabase@TR」という12チャネルに及ぶ広範な肺音データセットを活用し、多クラスのCOPD重症度診断システムを確立した。特徴量抽出プロセスとして、スペクトログラム、メルスペクトログラム、クロモグラム解析を厳密に適用するとともに、特定のデータ前処理および拡張手法を導入した。分類精度を確保するため、RESNET50モデルを採用して学習を実施した。本研究の結果は、音声に基づく予後評価、特に早期COPD診断における重要性を強調している。世界中で約2億5100万人がCOPDに罹患していると推定される中、本研究のような革新的なアプローチの導入は極めて重要である。広範なデータセットと高度な機械学習技術の統合は、COPDの診断および治療を世界規模で変革する可能性を秘めており、この疾患に苦しむ数百万の患者の生活の質向上に貢献するものと期待される。