“聽音識病”技術蓬勃發展
來源： 作者： 發布日期：2022-12-02 訪問次數：105
據法國《回聲報》網站11月14日報道，多虧了人工智能，你已經可以用聲音向智能手機口述短信，控制音箱或者和車載電腦聊天。未來，它或許還可以評估你的健康狀況，檢測或跟蹤呼吸系統疾?。ㄏ?、新冠肺炎……）、神經退行性疾?。ㄅ两鹕?、阿爾茨海默病……）甚至精神疾?。ㄒ钟舭Y、焦慮癥……）的發展。
這一設想很簡單：所有影響肺部、心臟、大腦、肌肉或聲帶的疾病都可能導致聲音的改變。因此，使用數字工具分析錄音，就能夠識別語音生物標志物，也就是這些疾病的特征。
盧森堡衛生研究所精準健康部主任居伊·法蓋拉齊說：“這是一個蓬勃發展的領域，與語音應用市場的增長有關?！痹摍C構正帶頭開展一項收集用于健康領域的語音樣本的國際研究。在過去五年里，關于語音生物標志物的科學研究和出版物越來越多，無論是用于診斷（通過錄音來檢測疾病存在與否）還是用于患者隨訪（通過多次錄音來檢測疾病的發展或治療效果）。
幾家初創公司已經進入了這個利基市場，開發了智能手機應用程序或在線軟件。在美國，金楚吉公司已經為保險公司和醫療保健專業人員提供了一種檢測心理健康問題的工具。同樣在心理健康領域，伊利普西斯健康公司鎖定了雇主群體。該公司在其官網上解釋說：“利用早期檢測發現問題和多與員工交流……可以降低曠工成本?！?/span>
語音生物標志物也引起了制藥公司的興趣：9月，輝瑞公司斥資1.16億美元收購了澳大利亞企業ResApp健康公司，后者開發的技術能夠根據咳嗽錄音檢測出92%的新冠病例。
關于語音生物標志物的研究始于大約30年前。當時的研究涉及帕金森病，這種疾病在大多數患者中會引發明顯的聲音變化。法蓋拉齊說：“在過去五年里，研究大大提速。智能手機的普及使人們能夠在任何地方錄制和傳輸語音數據，研究也得益于音頻信號處理手段和人工智能的進步?！?/span>
這位專家說，隨后，“新冠大流行起到了催化劑的作用”。自2020年初以來，多個國家開展了數十項研究，對有癥狀者和無癥狀者的錄音進行比較，試圖據此檢測疾病，或者遠程跟蹤陽性患者的癥狀。
法蓋拉齊認為，盡管目前該領域勢頭很猛，但“要證明研究結果的有效性，還有很多工作要做，而且數據的質量往往不足以證明臨床益處或用于實踐”。原因在于，大多數現有研究都是在特定人群中進行的，樣本有限，許多實驗室在更廣泛的人群中未能得出相同的結果。
法國波爾多信息技術研究實驗室研究員樊尚·馬丁解釋說：“很多數據庫規模太小，或者不適用于被研究的疾病?！崩?，在通過聲音檢測抑郁癥方面，最常用的語料庫是有創傷后應激障礙癥狀的退伍軍人的錄音。馬丁說：“利用這些樣本訓練的模型可以很好地識別原始樣本的抑郁癥，但如果應用于一般人群，誤差率就很高?！?/span>
這一設想很簡單：所有影響肺部、心臟、大腦、肌肉或聲帶的疾病都可能導致聲音的改變。因此，使用數字工具分析錄音，就能夠識別語音生物標志物，也就是這些疾病的特征。
盧森堡衛生研究所精準健康部主任居伊·法蓋拉齊說：“這是一個蓬勃發展的領域，與語音應用市場的增長有關?！痹摍C構正帶頭開展一項收集用于健康領域的語音樣本的國際研究。在過去五年里，關于語音生物標志物的科學研究和出版物越來越多，無論是用于診斷（通過錄音來檢測疾病存在與否）還是用于患者隨訪（通過多次錄音來檢測疾病的發展或治療效果）。
幾家初創公司已經進入了這個利基市場，開發了智能手機應用程序或在線軟件。在美國，金楚吉公司已經為保險公司和醫療保健專業人員提供了一種檢測心理健康問題的工具。同樣在心理健康領域，伊利普西斯健康公司鎖定了雇主群體。該公司在其官網上解釋說：“利用早期檢測發現問題和多與員工交流……可以降低曠工成本?！?/span>
語音生物標志物也引起了制藥公司的興趣：9月，輝瑞公司斥資1.16億美元收購了澳大利亞企業ResApp健康公司，后者開發的技術能夠根據咳嗽錄音檢測出92%的新冠病例。
關于語音生物標志物的研究始于大約30年前。當時的研究涉及帕金森病，這種疾病在大多數患者中會引發明顯的聲音變化。法蓋拉齊說：“在過去五年里，研究大大提速。智能手機的普及使人們能夠在任何地方錄制和傳輸語音數據，研究也得益于音頻信號處理手段和人工智能的進步?！?/span>
這位專家說，隨后，“新冠大流行起到了催化劑的作用”。自2020年初以來，多個國家開展了數十項研究，對有癥狀者和無癥狀者的錄音進行比較，試圖據此檢測疾病，或者遠程跟蹤陽性患者的癥狀。
法蓋拉齊認為，盡管目前該領域勢頭很猛，但“要證明研究結果的有效性，還有很多工作要做，而且數據的質量往往不足以證明臨床益處或用于實踐”。原因在于，大多數現有研究都是在特定人群中進行的，樣本有限，許多實驗室在更廣泛的人群中未能得出相同的結果。
法國波爾多信息技術研究實驗室研究員樊尚·馬丁解釋說：“很多數據庫規模太小，或者不適用于被研究的疾病?！崩?，在通過聲音檢測抑郁癥方面，最常用的語料庫是有創傷后應激障礙癥狀的退伍軍人的錄音。馬丁說：“利用這些樣本訓練的模型可以很好地識別原始樣本的抑郁癥，但如果應用于一般人群，誤差率就很高?！?/span>
除了需要在采集樣本和訓練人工智能模型方面取得進展外，語音生物標志物的應用還需要獲得病人和醫務人員的信任。因此，倡導使用它們的人必須清楚地解釋其優點（快速、非侵入性、早期診斷、遠程監測……），同時確保相關工具的保密性和透明度。
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