Klick Labs 研发声音诊断 AI：听 10 秒语音，测出 2 型糖尿病

去医院空腹抽血测血糖，几乎是每个人体检时最不喜欢的环节。如果以后只要对着手机说上几秒钟话，AI 就能测出你是不是患有 2 型糖尿病，听起来是不是有点像科幻小说。

加拿大 Klick Labs 和安大略科技大学的研究人员还真把这事做成了。发表在《Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》上的一项研究显示，他们训练的机器学习模型，只需要听一个人 6 到 10 秒的声音，就能判断其是否患有 2 型糖尿病。

从准确率来看，这套模型在女性身上的准确率达到 89%，在男性身上达到 86%。

人耳听不出的声音变化

很多人好奇，糖尿病怎么会影响嗓音。研究人员解释，2 型糖尿病会引发人耳无法察觉的微小生理变化，进而体现在音高和声音强度上。

他们找来了 267 名印度受试者，其中约 72% 是非糖尿病患者，其余 75 人已确诊 2 型糖尿病。在两周时间里，受试者每天对着设备录制 6 次指定短句，研究团队总共收集了 1.8 万条录音片段。

AI 从中识别出了 14 项声学特征差异，再结合受试者的年龄、性别、身高和体重等基本数据进行综合判断。

有趣的是，男女患者在声音上的表现截然不同。患有 2 型糖尿病的女性，平均音高偏低，音调起伏更少；男性患者则表现为声音强度稍弱，振幅波动反而更多。论文第一作者 Jaycee Kaufman 坦言，这种性别层面的声学差异让他们非常意外。

扎针抽血变成对着手机说话

目前医学界筛查 2 型糖尿病，主要依靠糖化血红蛋白测试、空腹血糖测试或者口服葡萄糖耐量试验。无论哪一种，都需要患者亲自跑一趟医院，挨上一针抽血，还得耗费不少时间和路费。

Klick Labs 计划将这项技术推向市场。在他们看来，声音检测的最大优势在于可以远程、全自动完成，能把筛查门槛和成本大幅压低。

研究团队也明确提到，声音分析最适合的角色并非替代临床最终确诊，而是作为一种大规模的日常预筛查和监测工具。

为什么重要

我们认为，这项研究最诱人的地方，在于它把高门槛的医疗筛查变成了零成本的日常行为。

如果未来这项算法集成到智能手机或智能音箱里，你在打电话或给语音助手下指令的几秒钟内，设备就能顺便完成一次健康扫描。对那些医疗资源匮乏、偏远地区的人群来说，这种非侵入式工具能尽早揪出大量潜伏的未确诊患者。

但现在就指望它替代医院体检还为时过早。我们觉得这项研究当前最大的软肋在于样本量：测试总共只覆盖了 267 个人，而且全部来自印度。面对不同地区、不同语言、不同口音甚至是感冒喉咙痛等干扰，算法的稳定性和准确率还能剩多少，仍需要更大规模的跨语种临床验证。

看起来，利用语音生物标志物做疾病筛查正在成为医疗 AI 的一个关键赛道。如果后续更大规模的测试能稳住当前的数据表现，它很可能会逼着传统健康监测硬件重新思考自己的产品形态。