Klick Health通过短语音录音筛查糖尿病

仅印度就有超过1.01亿糖尿病患者，其中超过一半的病例未被诊断，原因是农村地区医疗资源有限、常规血液检测的费用障碍以及医疗获取方面的性别差异。2型糖尿病的标准筛查途径需要去诊所并进行侵入性抽血，这一过程成本高、操作困难，而且在许多需要筛查的人群中根本未完成，尤其是在医疗基础设施有限的地区。

Klick Applied Sciences是健康营销公司Klick Health的研究部门，此前一直在研究声音生物标志物，即与潜在生理状态相关的人声可测量特征。团队认识到，印度有超过十亿人拥有手机，如果能在日常对话这种普通且自然发生的行为中找到真正的糖尿病相关信号，智能手机本身就可以作为筛查工具。

将筛查依附于语音：分析智能手机录音中的14个糖尿病声学标记，因此6秒对话取代了抽血和去诊所。

2型糖尿病会改变发声特征，但不易察觉，因此声音携带诊断信号。

人们每天都要对着手机说话，因此筛查无需额外努力或成本。

对18,000条录音进行机器学习，识别出14个声音标记，准确率达86-89%。

免除就诊和抽血，消除了筛查普及的主要障碍。

当诊断步骤成为障碍时，在人们已有的行为中寻找被动信号，让筛查成为免费的副产品。

这项基础研究由Mayo Clinic研究人员共同领导，并于2023年10月发表在《Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》上，报告称区分糖尿病和非糖尿病声音的准确率：女性89%，男性86%。