一项开创性的研究表明，检测个体糖尿病可能就像让他们在智能手机上说几句话一样简单。美国 Klick 实验室的研究人员利用一个人的六到十秒的声音，再加上年龄、性别、身高和体重等基本健康信息，开发了一种能够识别 2 型糖尿病存在的人工智能模型。

这个模型，详细描述在《梅奥诊所学报：数字健康》期刊中，在女性中表现出89%的准确度，在男性中为86%。为进行这项研究，研究人员要求267名被诊断为非糖尿病患者和2型糖尿病患者的人，在为期两周的时间里每天用他们的智能手机录制特定短语六次。在分析了超过18,000个录音后，科学家们确定了14种声学特征，可以区分非糖尿病和2型糖尿病患者。

这篇论文的第一作者、Klick Labs的研究科学家杰西·考夫曼强调，这项研究揭示了患有2型糖尿病和没有患病的人之间显著的声音变化，有望改变糖尿病筛查方法。在以往的检查中，病人需要去医院，这通常需要耗费患者大量时间和相关费用，但是声音技术的出现，则有潜力完全消除这些障碍和成本。

研究团队考察了各种声音特征，包括人耳无法察觉的音高和强度的微妙变化。通过利用信号处理技术，他们能够识别与2型糖尿病相关的声音变化。令人吃惊的是，这些声音变化在男性和女性身上表现出不同的方式。

根据国际糖尿病联合会的报告，全球范围内，近2.4亿成年人中有近一半不知道他们患有糖尿病，其中大约90%的病例为2型糖尿病。经常被用来糖尿病和2型糖尿病的传统检测方法有很多，如糖化血红蛋白（A1C）、空腹血糖（FBG）测试和口服葡萄糖耐量试验（OGTT）。

Klick Labs的副总裁兼该研究的首席研究员Yan Fossat强调了这种无侵入且易于接触的方法在筛查大量人群并识别未诊断2型糖尿病病例方面的潜力。Fossat说：“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。声音技术可以作为一种易于获取和负担得起的数字筛查工具，彻底改变医疗健康实践。”

文章来自 “ businesstoday ”