科学家利用人工智能在人们的录音中检测慢性高血压

Klick实验室的研究人员公布了一项尖端的非侵入性技术，该技术可以仅通过人的声音就能高度准确地预测慢性高血压(高血压)。这一发现刚刚发表在同行评议期刊《ieee Access》上，它在推进慢性高血压的早期检测方面具有巨大的潜力，并展示了利用声音生物标志物改善健康状况的另一种新方法。

　　

Klick实验室的研究人员公布了一项尖端的、非侵入性的技术，该技术可以仅通过人的声音就能高度准确地预测慢性高血压(高血压)。这一发现刚刚发表在同行评议的《IEEE Access》杂志上，它在推进慢性高血压的早期检测方面具有巨大的潜力，并展示了利用声音生物标志物改善健康状况的另一种新方法。

这项研究的245名参与者被要求在两周内每天最多录六次声音，通过对着Klick科学家开发的专有移动应用程序说话，该应用程序检测高血压的准确率为女性的84%和男性的77%。该应用程序使用机器学习来分析数百种人耳无法识别的声音生物标志物，包括音高的可变性(基频)、语音能量分布的模式(mel频率倒谱系数)和声音变化的清晰度(频谱对比度)。

“通过利用各种分类器和建立基于性别的预测模型，我们发现了一种更容易检测高血压的方法，我们希望这将导致对这一广泛的全球健康问题的早期干预。”高血压会导致一系列并发症，从心脏病发作、肾脏问题到痴呆，”Klick实验室的高级副总裁、该研究的首席研究员Yan Fossat说。

为“沉默杀手”提供更方便的筛查

世界卫生组织(WHO)将高血压称为“沉默的杀手”，也是影响全球25%以上人口的全球公共卫生问题。一半人不知道自己的病情，超过75%的确诊患者生活在低收入或中等收入国家。

传统的测量血压(以及据此确定高血压)的方法包括使用袖带(血压计)或自动血压测量装置。然而，这些方法可能需要专业技术知识和专门设备，而且服务不足地区的人们可能不易获得这些方法。

这项研究标志着Klick Labs首次尝试使用语音技术来识别糖尿病以外的疾病，该公司正在扩大其研究范围，以评估其人工智能算法在检测和管理更广泛健康状况方面的有效性。Klick Labs在《梅奥诊所学报:数字健康》(2023年10月)上发表的研究结果显示，语音分析与人工智能相结合，可以准确筛查2型糖尿病，此后一直与世界各地的医院、学术机构、公共卫生当局合作。上周，科学报告发表了另一项Klick实验室的研究，证实了血糖水平和音高之间的联系。

“语音技术有可能以指数方式改变医疗保健，使其更容易获得和负担得起，特别是对于大量服务不足的人群，”Klick实验室的研究科学家和该研究的合著者Jaycee Kaufman说。“我们正在进行的研究越来越多地证明了声音生物标志物在检测高血压、糖尿病和越来越多的其他健康状况方面的重大前景。”