一项新的研究显示，利用人工智能分析一个人几秒钟的声音，就能bZtEC确定他是否患有 2 型糖尿病，准确率高达 89%。这种非侵入性的方法消除了目前的检测障碍，如时间、成本和旅行，有望彻底改变糖尿病筛查。

克里克实验室（Klick Labs）的科学家认为语音技196世界之最术是检测 2 型糖尿病的潜在突破口。实验室的一项开创性研究表明，识别一个人是否患有糖尿病可能很快就会变得很简单，只需他对着智能手机说出几个短语。这项研究融合了语音识别技术和人工智能，标志着糖尿病识别领域的重大进展。

新研究发表在《梅奥诊所论文集：数字健康》（Digital Health）杂志上，概述了科学家是如何利用人们 6http://www.196nk.cn 到 10 秒钟的声音以及基本健康数据（包括年龄、性别、身高和体重）来创建一个人工智能模型的，该模型可以分辨出该人是否患有 2 型糖尿病。该模型对女性的准确率为 89%，对男性的准确率为 86%。

在这项研究中，Klick 实验室的研究人员要求 267 人（被诊断为非糖尿病或 2 型糖尿病患者）在两周内每天六次用智能手机录制一句话。科学家们从 18000 多条录音中分析了非糖尿病患者和 2 型糖尿病患者之间的196世界之最 14 种声音特征差异。

"我们的研究凸显了2型糖尿病患者和非2型糖尿病患者之间显著的声音差异，这可能会改变医学界筛查糖尿病的方式，"论文第一作者、Klick实验室研究科学家杰西-考夫曼（Jaycee Kaufman）说。"目前的检测方法需要花费大量的时间、旅行和成本。语音技术有可能完全消除这些障碍。"

Klick 实验室的一项新临床研究发现，人工智能和 10 秒钟的语音可以改变人们筛查糖尿病的方式，与目前的筛查方法相比，它能提供更好的服务，而且成本更低。研究结果发表在《梅奥诊所论文集》上： 数字健康》（Digital Health）杂志上发表的研究结果表明，通过声音特征预测 2 型糖尿病的准确率，女性为 89%，男性为 86%。资料来源：Klick 实验室

Klick 实验室的团队研究了一些人耳无法感知的声音特征，如音调和强度的变化。利用信号处理技术，科学家们能够检测出 2 型糖尿病引起的声音变化。考夫曼说，令人惊讶的是，这些声音变化在男性和女性身上的表现方式各不相同。

据国际糖尿病联合会称，全球几乎每两个糖尿病患者中就有一个，即2.4亿成年人不知道自己患有糖尿病，而近90%的糖尿病病例属于2型糖尿病。糖尿病前期和 2 型糖尿病最常用的诊断测试包括糖化血红bZtEC蛋白 (A1C)、空腹血糖 (FBG) 测试和 OGTT，所有这些测试都需要患者前往医疗机构进行。

Klick Labs 公司副总裁、本研究的主要研究者 Yan Fossat 说，Klick 的非侵入性和无障碍方法为筛查大量人群提供了可能，有助于发现大量未确诊的 2 型糖尿病患者。

"我们的研究强调了语音技术在识别2型糖尿病和其他健康状况方面的巨大潜力，"Fossat说。"语音技术作为一种方便易用、经济实惠的数字筛查工具，可以彻底改变医疗保健实践。"

福萨特说，下一步将复制这项研究，并扩大他们在糖尿病前期、妇女健康和高血压等其他领域使用语音作为诊断手段的研究。