Klick Health 以簡短語音錄音篩檢糖尿病

光是印度就有超過 1.01 億人患有糖尿病，而該國逾半數病例未被診斷出來，原因在於鄉村地區醫療可及性有限、例行血液檢測存在費用障礙，以及醫療資源取得上的性別落差。第二型糖尿病的標準篩檢途徑需要前往診所就診並進行侵入性抽血，這一過程所費不貲、在後勤上困難重重，而且有很大一部分有需要的人根本從未完成，在醫療基礎設施有限的地區尤其如此。

Klick Applied Sciences 是健康行銷公司 Klick Health 的研究部門，該團隊早已在研究聲音生物標記（vocal biomarkers），亦即與潛在生理狀態相關、可量測的人聲特徵，並將其視為一個研究方向。團隊體認到，由於有超過十億印度人擁有行動電話，只要能在一如個人言語這般尋常且本已存在的東西中，找到真正與糖尿病相關的訊號，智慧型手機本身便可能充當篩檢工具。

將篩檢附加於言語之上：分析智慧型手機語音錄音中的 14 項糖尿病聲學標記，讓一段 6 秒的說話取代抽血與診所就診。

第二型糖尿病會以難以察覺的方式改變聲音特徵，因此聲音帶有診斷訊號。

人們本來就每天對著手機說話，因此篩檢無須額外付出心力或成本。

對 18,000 份錄音進行機器學習，辨識出 14 項聲音標記，準確率達 86–89%。

免除診所就診與抽血，便消除了篩檢參與的主要障礙。

當某個診斷步驟構成障礙時，就從人們本已從事的行為中找出被動訊號，讓篩檢成為免費的副產品。

這項基礎研究與 Mayo Clinic 的研究人員共同領導，於 2023 年 10 月發表於《Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》，報告指出在區分糖尿病與非糖尿病聲音方面，女性準確率為 89%，男性為 86%。