Klick实验室的一项开创性研究表明，判断一个人是否患有糖尿病很容易，只需让他们对着自己的智能手机说几句话。这项研究将语音技术与人工智能相结合，在糖尿病检测方面取得了重大进展。
这项新研究发表在《梅奥诊所学报:数字健康》（Mayo Clinic Proceedings: Digital Health）上，概述了科学家如何利用6到10秒的人的声音，以及年龄、性别、身高和体重等基本健康数据，创建一个人工智能模型，以区分这个人是否患有2型糖尿病。该模型对女性和男性的准确率分别为89%和86%。
在这项研究中，Klick实验室的研究人员要求267名被诊断为非糖尿病或2型糖尿病的人在两周内每天六次将一个短语录制到他们的智能手机上。从超过18000份录音中，科学家分析了非糖尿病和2型糖尿病患者之间的14种声学特征差异。
该论文的第一作者、Klick实验室的研究科学家Jaycee Kaufman说：”我们的研究强调了患有和没有2型糖尿病的人之间的显著差异，这可能会改变医学界筛查糖尿病的方式。”“目前的检测方法可能需要大量的时间、行程和成本。语音技术有可能完全消除这些障碍。”
Klick实验室的研究小组研究了许多声音特征，比如人耳无法感知的音调和强度的变化。通过信号处理，科学家们能够检测出由2型糖尿病引起的声音变化。考夫曼说，令人惊讶的是，男性和女性的声音变化表现出不同的方式。
根据国际糖尿病联盟（International diabetes Federation）的数据，全球近二分之一的糖尿病患者（近2.4亿人）不知道自己患有糖尿病，近90%的糖尿病患者是2型糖尿病。糖尿病前期和2型糖尿病最常用的诊断检查包括糖化血红蛋白（A1C）、空腹血（FBG)）和口服葡萄糖耐量试验——所有这些检查都包括患者到医疗机构就诊。
信号处理技术能够感知人耳无法察觉的声音音调，这些隐藏的声音提供了必要的线索。Klick公司的副总裁兼首席研究员Yan Fossat表示:“我们的研究强调了声音技术在识别2型糖尿病和其他健康状况方面的巨大潜力。”他还指出，声音技术有望作为一种可访问且经济实惠的数字筛查工具，彻底改革医疗实践。
Klick的下一步计划是复制该研究，并扩展声音搜索以寻找糖尿病前期、高血压等其他健康问题。这一消息紧随麻省理工学院最近的突破性研究，该研究开发了一种能更顺畅地适应人体的生物植入物，有助于胰岛素等药物的传递。
信息源于：medicalxpress
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