“听音识病”的数字时代正在到来？有效性待验证、应谨防被滥用

ResApp开发的应用程序可以根据患者的咳嗽记录来检测新冠肺炎病例和其他呼吸系统疾病，检测新冠肺炎的准确率高达92%。

伴随着人工智能和语音识别技术的不断进步，以及相关市场的发展，将语音识别用于疾病已经引起了更多的关注多家机构正在进行相关技术研究，一些初创公司致力于开发手机应用

法国《回声报》在最近的一篇报道中指出，虽然听声音识别疾病的市场方兴未艾，但其有效性仍需进一步验证，同时也要警惕相关技术的滥用。

听音识病发展迅速。

相关研究表明，所有影响肺部，心脏，大脑，肌肉或声带的疾病都可能导致声音的改变因此，通过使用数字工具分析记录，我们可以识别疾病的特征，即所谓的语音生物标记

鉴于此，科学家们正在使用人工智能来识别和处理各种人类声音，以及呼吸和咳嗽等声音模式数字医疗社区也在加速开发特定疾病的语音生物标记，以帮助诊断和评估疾病

卢森堡健康研究所精确健康部主任Guy Faguerazzi正在领导一项收集健康领域使用的语音样本的国际研究他说:在过去的五年里，智能手机大规模普及，人们可以在任何地方记录和传输语音数据此外，得益于音频信号处理手段和人工智能技术的不断进步，大大加快了‘听声识病’领域的相关研究

在报告中，Echo指出，在过去5年中，关于语音生物标志物的科学研究和出版物越来越多，无论是用于诊断还是用于患者随访。

法拉齐强调，新冠肺炎疫情起到了催化作用自2020年初以来，许多国家已经开展了数十项研究，希望通过比较有症状和无症状患者的记录来检测疾病或远程跟踪阳性患者

而且亚马逊Alexa，谷歌助手，苹果Siri等语音技术的普及和应用，正在全球范围内悄然收集海量语音数据，极大地推动了语音生物标记的广泛应用。

初创企业蜂拥而至。

一些初创公司进入了听声音识别疾病的市场，开发手机应用程序或在线软件。

例如，美国的Kinchuji公司为保险公司和保健专业人员提供了一种测试心理健康的工具美国数字医疗初创公司Sonde Health也在使用音频信号处理和机器学习来监测和评估哮喘和慢性阻塞性肺病患者的症状，并将这一技术扩展到新冠肺炎病患者的早期预警系统据报道，美国和印度的几家公司正在使用该公司的技术帮助员工筛查新冠肺炎

据《柳叶刀》数字健康杂志报道，Sonde Health公司开展的临床实验证明，在智能手机的帮助下，我们可以发现指向早期健康状况的异常现象，监测从呼吸系统疾病到帕金森病，慢性老年病和其他精神问题，如抑郁症，产后抑郁症，认知障碍和脑震荡。

以色列初创公司Vocalis Health也专注于人工智能和语音分析在医疗领域的应用此前有报道称，其声音生物标志物在评估一个人是否感染新冠肺炎病毒方面的准确率超过80%

这一领域也引起了制药公司的兴趣据澳大利亚初创新闻网报道，今年9月，辉瑞公司斥资1.79亿美元收购了澳大利亚ResApp健康公司后者开发的应用程序可以根据患者的咳嗽记录检测新冠肺炎和其他呼吸系统疾病检测新冠肺炎的准确率高达92%，检测肺炎和哮喘的准确率分别为96%和90%

一些市场研究和咨询公司预测，从2018年到2027年，全球语音生物标志物市值的年复合增长率将达到23.3%。

仍然需要验证风险。

尽管目前该领域的发展势头非常强劲，但法格拉齐认为，要证明研究成果的有效性，还有大量工作要做因为现有的研究大多是在特定人群中进行的，样本有限《柳叶刀·数字健康》去年发表了一篇评论文章《你能通过声音诊断疾病吗还指出，通过听声音来识别疾病将极大地改善全球医疗卫生服务模式，特别是辅助诊断新冠肺炎感染患者但在临床实践中，仍需要大量的循证实践和数据验证

一些计算机科学家也对使用人工智能追踪精神障碍，特别是抑郁症等严重疾病持保留态度，认为听声音识别疾病的技术很难提供高度准确的结果。

除了需要在收集样本和训练人工智能模型方面取得进展，人们还担心，与面部识别技术一样，检测语音生物标记的工具可能会在用户不知情的情况下被滥用法拉齐认为，在设计相关工具时，应该考虑到这种风险