Klick Labs 研發聲音診斷 AI：聽 10 秒語音，測出 2 型糖尿病

去醫院空腹抽血測血糖，幾乎是每個人體檢時最不喜歡的環節。如果以後只要對著手機說上幾秒鐘話，AI 就能測出你是不是患有 2 型糖尿病，聽起來是不是有點像科幻小說。

加拿大 Klick Labs 和安大略科技大學的研究人員還真把這事做成了。發表在《Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》上的一項研究顯示，他們訓練的機器學習模型，只需要聽一個人 6 到 10 秒的聲音，就能判斷其是否患有 2 型糖尿病。

從準確率來看，這套模型在女性身上的準確率達到 89%，在男性身上達到 86%。

人耳聽不出的聲音變化

很多人好奇，糖尿病怎麼會影響嗓音。研究人員解釋，2 型糖尿病會引發人耳無法察覺的微小生理變化，進而體現在音高和聲音強度上。

他們找來了 267 名印度受試者，其中約 72% 是非糖尿病患者，其餘 75 人已確診 2 型糖尿病。在兩週時間裡，受試者每天對著裝置錄製 6 次指定短句，研究團隊總共收集了 1.8 萬條錄音片段。

AI 從中識別出了 14 項聲學特徵差異，再結合受試者的年齡、性別、身高和體重等基本資料進行綜合判斷。

有趣的是，男女患者在聲音上的表現截然不同。患有 2 型糖尿病的女性，平均音高偏低，音調起伏更少；男性患者則表現為聲音強度稍弱，振幅波動反而更多。論文第一作者 Jaycee Kaufman 坦言，這種性別層面的聲學差異讓他們非常意外。

扎針抽血變成對著手機說話

目前醫學界篩查 2 型糖尿病，主要依靠糖化血紅素測試、空腹血糖測試或者口服葡萄糖耐量試驗。無論哪一種，都需要患者親自跑一趟醫院，捱上一針抽血，還得耗費不少時間和路費。

Klick Labs 計劃將這項技術推向市場。在他們看來，聲音檢測的最大優勢在於可以遠端、全自動完成，能把篩查門檻和成本大幅壓低。

研究團隊也明確提到，聲音分析最適合的角色並非替代臨床最終確診，而是作為一種大規模的日常預篩查和監測工具。

為什麼重要

我們認為，這項研究最誘人的地方，在於它把高門檻的醫療篩查變成了零成本的日常行為。

如果未來這項演算法整合到智慧手機或智慧音箱裡，你在打電話或給語音助手下指令的幾秒鐘內，裝置就能順便完成一次健康掃描。對那些醫療資源匱乏、偏遠地區的人群來說，這種非侵入式工具能儘早揪出大量潛伏的未確診患者。

但現在就指望它替代醫院體檢還為時過早。我們覺得這項研究當前最大的軟肋在於樣本量：測試總共只覆蓋了 267 個人，而且全部來自印度。面對不同地區、不同語言、不同口音甚至是感冒喉嚨痛等干擾，演算法的穩定性和準確率還能剩多少，仍需要更大規模的跨語種臨床驗證。

看起來，利用語音生物標誌物做疾病篩查正在成為醫療 AI 的一個關鍵賽道。如果後續更大規模的測試能穩住當前的資料表現，它很可能會逼著傳統健康監測硬體重新思考自己的產品形態。