AI仅凭听患者说话就能检测糖尿病 准确率近90%

划重点:

- 通过AI仅仅听取患者说话6-10秒就能检测2型糖尿病。

- 研究显示在女性中的准确率为89%，男性为86%。

- 通过声音技术可以彻底改变糖尿病的筛查方式。

最新医学研究表明，人工智能可以通过仅仅听取患者说话6-10秒的声音来检测2型糖尿病。这一突破性研究由Klick Labs进行，结果显示在女性中的准确率达到89%，而在男性中为86%。

Klick Labs首席作者Jaycee Kaufman表示:“我们的研究突显出患有2型糖尿病和没有的个体之间存在显著的声音变化，这可以改变医疗界对于糖尿病的筛查方式。”目前的糖尿病检测方法可能需要大量时间、旅行和费用，而声音技术有潜力完全消除这些障碍。

研究中，267名有或没有2型糖尿病的个体每天用智能手机录制短语，持续两周。超过18，000次录音被分析，涵盖了14种不同的声学特征，这些特征在糖尿病患者和非糖尿病患者之间存在差异。参与者还提供了年龄、身高和体重等基本健康数据。

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。