声音“含糖量”过高：手机录一段语音10秒诊断糖尿病

一项新的研究表明，使用人工智能分析一个人声音的几秒钟可以确定他们是否患有2型糖尿病，准确率高达89%。这种非侵入性方法消除了目前的检测障碍，如时间、成本和旅行，有可能彻底改变糖尿病筛查。

Klick实验室的科学家们认为语音技术是检测2型糖尿病的潜在突破。

Klick实验室的一项开创性研究表明，很快，识别某人是否患有糖尿病就像对着智能手机说几句话一样简单。该研究将语音识别技术与人工智能相结合，标志着糖尿病识别领域的重大进步。

这项发表在《 Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》上的新研究概述了科学家如何使用6到10秒的人的声音，以及基本的健康数据，包括年龄、性别、身高和体重，来创建一个可以区分该人是否患有2型糖尿病的人工智能模型。该模型对女性的准确率为89%，对男性的准确率为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18000多份录音中，科学家们分析了14种声学特征，以找出非糖尿病和2型糖尿病患者之间的差异。

“我们的研究强调了2型糖尿病患者和非2型糖尿病患者之间声音的显著差异，这可能会改变医学界筛查糖尿病的方式，”该论文的第一作者、克利克实验室的研究科学家Jaycee Kaufman说。“目前的检测方法可能需要大量的时间、旅行和成本。语音技术有可能完全消除这些障碍。”

Klick Labs的一项新的临床研究发现，人工智能和10秒的语音可以改变人们筛查糖尿病的方式，比目前的筛查方法提供更好的途径和更低的成本。报告称，通过声音特征预测2型糖尿病，女性的准确率为89%，男性为86%。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，科学家们能够检测到由2型糖尿病引起的声音变化。令人惊讶的是，这些声音变化在男性和女性身上表现出不同的方式。

一种潜在的新的未确诊糖尿病筛查工具

据国际糖尿病联合会(International diabetes Federation)称，全球近二分之一(2.4亿)的成人糖尿病患者不知道自己患有这种疾病，近90%的糖尿病病例是2型糖尿病。糖尿病前期和2型糖尿病最常用的诊断测试包括糖化血红蛋白(A1C)，以及空腹血糖(FBG)测试和OGTT-所有这些都包括患者前往医疗保健提供者。

Klick实验室的副总裁兼这项研究的首席研究员Yan Fossat说，Klick的非侵入性和可访问的方法提供了筛查大量人群的潜力，并有助于识别大部分未确诊的2型糖尿病患者。

Fossat说:“我们的研究强调了语音技术在识别2型糖尿病和其他健康状况方面的巨大潜力。语音技术作为一种方便且负担得起的数字筛查工具，可能会彻底改变医疗保健实践。”

下一步将复制这项研究，并将他们的研究扩展到其他领域，如前驱糖尿病、女性健康和高血压。

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