全球 2.4 亿人糖尿病未被确诊，又没条件抽血检查，一家健康科技团队用「说话」造出了筛查手段

问题

全球数亿成年人患有未确诊的 2 型糖尿病，而标准筛查路径要靠去诊所抽血，多数人始终没机会完成

背景

换别人会怎么做

常规做法是让基于验血的筛查更容易获得——更便宜的检测、更多诊所、更多把人们带进医疗机构的宣教项目，等于把这道难关当作「靠扩张现有检测设施就能解决」的问题来处理。

他们看到了什么

Klick 的研究者看到，真正的诊断障碍不是检测的准确度，而是筛查要求一次刻意、昂贵的行为——去诊所、抽血——无论检测多便宜、多普及，大量未确诊人群都不会去做。如果确诊糖尿病所需的生理信号能藏在某种人们本来就毫不费力、日复一日在做的事情里，比如说话，那么筛查就能成为日常行为的免费副产品，而不是一件抢占时间、金钱和就医机会的额外任务。

那一手

Klick Labs 的研究人员在印度招募了 267 名受试者，按美国糖尿病协会的标准诊断为正常或 2 型糖尿病患者，让他们每天用智能手机录一小段话、一天六次、连续两周，共得到超过 18,000 段录音。团队分析录音里人耳听不出的声学变化，识别出 14 个与 2 型糖尿病相关的嗓音标志物，男女有别——女性的音高与音高波动、男性的振幅波动——据此构建了一个机器学习模型，仅凭六到十秒语音即可完成筛查，不需要抽血、不用上诊所、也不依赖专用医疗设备。

为什么管用

因为 2 型糖尿病会让特定的嗓音特征发生可测、虽然人耳听不出的变化，智能手机麦克风录下几秒钟的语音就能捕捉到真实的诊断信号，无需任何血样或临床设备。因为筛查这一步搭的是人们本来就在免费做的事——用手机说话，所以它拆掉了那些让常规验血筛查始终够不到全球约数亿未确诊糖尿病患者的成本、时间和就医门槛。

值了多少

研究 2023 年 10 月发表于《Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》，区分糖尿与非糖尿声音准确率女性 89%、男性 86%；获 2024 戛纳创新全场大奖；后续团队又在 505 人身上确认血糖与音高线性关系，推动非侵入式血糖监测。

什么时候会失灵

这套方法的根基是：相关的嗓音生物标志物必须真的与疾病强相关，强到临床可用。已发表的约 86% 到 89% 准确率作为低成本筛查工具有望，但还够不上定性的诊断检查——任何被判定为高风险的人都仍需抽血确认。它还依赖录音的质量与一致性，背景噪声、麦克风差异、或与疾病无关的说话习惯，都可能给一个基于特定、相对较小的初始研究人群训练出来的模型引入误差。

后来呢

Voice2Diabetes 以及 Klick Applied Sciences 更广的嗓音生物标志物研究计划，在健康科技与数字诊断圈子里被当作「把被动、本就发生的日常行为变成筛查信号」的一个范例；底层同行评审研究也在继续扩张，包括发表在《Scientific Reports》上、关于血糖与音高关系的后续工作，把最初的筛查构想朝潜在的非侵入式血糖监测应用延伸。

资料来源

1. [1]Voice 2 Diabetes – A Sound Innovation in Diabetes DiagnosisCampaigns of the World, 2025campaignsoftheworld.com
2. [2]New diabetes research in Scientific Reports links blood glucose levels and voiceEurekAlert! (AAAS), 2024eurekalert.org

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