IT之家10月22日消息，近日一项新研究发现，通过智能手机录制几句简短的语音即可识别患有2型糖尿病的人群。这项集声音技术和人工智能于一体的创新技术，有望发现数百万未经诊断的2型糖尿病患者。有关研究成果已刊登在《梅奥诊所进展：数字健康》杂志上。此项研究是由加拿大多伦多的Klick实验室进行，他们称对女性的准确率达89%，对男性的准确率为86%。该技术通过录取个体6至10秒的语音数据，结合年龄、性别、身高、体重等基本健康数据，创建一个人工智能模型，并据此判断是否患有2型糖尿病。研究人员要求267名经医学诊断为非糖尿病或2型糖尿病的人士，每天使用智能手机录制六句话，持续两周。在逾1.8万条录音数据中，科学家分析了非糖尿病和2型糖尿病个体在14个声学特征上的差异，这些特征包括人耳无法察觉的变化，如音高和声音强度等。通过信号处理，科学家能够侦测出2型糖尿病所引起的声音变化，而这些变化在男性和女性中表现出差异。该研究的第一作者和研究员Jaycee Kaufman表示：“我们的研究显示了声音技术在2型糖尿病识别方面的巨大潜力，它或将改变医学界的筛查方式。目前的检测方法可能耗时冗长、费用昂贵，而声音技术可能能够完全消除这些障碍。”据了解，全球有4.8亿成年人患有糖尿病，其中近一半的患者并不知晓自己的病情，而且其中90%的病例为2型糖尿病。2型糖尿病主要由不良生活习惯引起，包括饮食不当和肥胖等因素。Klick实验室副总裁兼主要作者Yan Fossat教授表示，这种非侵入性且易于获取的方法可以为大量人群提供筛查服务，并发现大量未经诊断的2型糖尿病患者。他还表示：“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问题方面的巨大潜力。声音技术将作为一种可靠且经济的数字筛查工具推动医疗领域的改革。”他还表示，这种技术未来可能扩展应用于高血压、糖尿病前期及女性健康等领域。
