一项在近3万人中开展的研究提示，仅需20秒的语音即可判断一个人是否患有2型糖尿病。该研究在欧洲糖尿病研究协会（European Association for the Study of Diabetes）第62届年会上公布，地点为意大利米兰。

AI模型训练与验证

研究人员利用来自英国和美国21129人的63283份语音样本，训练了一个AI模型，以检测与2型糖尿病相关的语音变化。这些参与者报告了是否被诊断为糖尿病。随后，模型在英国7319名成年人中进行了验证，使用他们朗读伊索寓言（Aesop's fables）的20秒录音。其中三分之二为女性，近一半年龄在40岁或以上，217人报告患有2型糖尿病。

结果显示，在80%的情况下，模型对报告患有2型糖尿病的人给出了比其他人更高的风险评分，研究者认为这具有临床实用性。模型按性别和年龄表现良好，但对黑人参与者的准确性较低，可能因为报告2型糖尿病的人数较少。此外，在患有心脏病、高血压或肥胖的人群中，模型表现也较差，这些情况可能导致与2型糖尿病相似的语音变化。

与糖化血红蛋白的对比

在801名参与者的子组中，他们在语音记录后三个月内居家进行了糖化血红蛋白（glycated hemoglobin）检测。AI模型在75%的情况下，对患有2型糖尿病的人给出了更高的风险评分。模型的敏感性为82%，假阳性率为47%。它能够根据糖化血红蛋白结果，区分被判定为低、中、高风险的2型糖尿病人群。被模型归类为低风险的人中，没有人的糖化血红蛋白水平处于糖尿病或糖尿病前期范围。

研究人员总结道：“基于语音的检测快速、无创，且可远程进行，能够在临床干预前对高风险个体进行血液检测的分诊。”该研究由深度科技公司Thymia的研究员Giedrė Čepukaitytė博士在会议上展示。她表示：“这有可能改变筛查的面貌。语音样本可以通过电话或应用程序采集，因此我们可以比当前路径覆盖更多需要血液检测的人，尤其是那些从未进行健康检查的人。”她同时强调：“我们的模型为糖尿病筛查开辟了新途径。它不是血液检测的替代品，也不应阻止任何认为自己需要检测的人去进行检测。”

2型糖尿病常常未被发现，而识别它对于预防并发症至关重要。先前的研究发现，2型糖尿病与声音嘶哑、粗糙有关，且说话时呼吸难以控制。该AI模型正是基于这些变化进行训练和验证。

来源：Inside Precision Medicine（英文原文，生物航编译，内容以原文为准）