一項新的研究顯示，利用人工智慧分析一個人幾秒鐘的聲音，就能確定他是否患有2 型糖尿病，準確率高達89%。這種非侵入性的方法消除了目前的檢測障礙，如時間、成本和旅行，並有望徹底改變糖尿病篩檢。

克里克實驗室（Klick Labs）的科學家認為語音技術是檢測2 型糖尿病的潛在突破口。實驗室的一項開創性研究表明，識別一個人是否患有糖尿病可能很快就會變得很簡單，只需他對著智慧型手機說出幾個短語。這項研究融合了語音辨識技術和人工智慧，標誌著糖尿病辨識領域的重大進展。

新研究發表在《梅奧診所論文集：數位健康》（Digital Health）雜誌上，概述了科學家是如何利用人們6 到10 秒鐘的聲音以及基本健康數據（包括年齡、性別、身高和體重）來創建一個人工智慧模型的，該模型可以分辨出該人是否患有2 型糖尿病。此模型對女性的準確率為89%，對男性的準確率為86%。

在這項研究中，Klick 實驗室的研究人員要求267 人（被診斷為非糖尿病或2 型糖尿病患者）在兩週內每天六次用智慧型手機錄製一句話。科學家從18,000 多條錄音中分析了非糖尿病患者和2 型糖尿病患者之間的14 種聲音特徵差異。

“我們的研究凸顯了2型糖尿病患者和非2型糖尿病患者之間顯著的聲音差異，這可能會改變醫學界篩檢糖尿病的方式，”論文第一作者、Klick實驗室研究科學家傑西-考夫曼（Jaycee Kaufman）說。”目前的檢測方法需要花費大量的時間、旅行和成本。語音技術有可能完全消除這些障礙。”

Klick 實驗室的一項新臨床研究發現，人工智慧和10 秒鐘的語音可以改變人們篩檢糖尿病的方式，與目前的篩檢方法相比，它能提供更好的服務，而且成本更低。研究結果發表在《梅奧診所論文集》： 數位健康（Digital Health）期刊上發表的研究結果表明，透過聲音特徵預測2 型糖尿病的準確率，女性為89%，男性為86%。來源：Klick 實驗室

Klick 實驗室的團隊研究了一些人耳無法感知的聲音特徵，如音調和強度的變化。利用訊號處理技術，科學家能夠偵測出2 型糖尿病引起的聲音變化。考夫曼說，令人驚訝的是，這些聲音變化在男性和女性身上的表現方式各不相同。

根據國際糖尿病聯盟稱，全球幾乎每兩個糖尿病患者中就有一個，即2.4億成年人不知道自己患有糖尿病，而近90%的糖尿病病例屬於第2型糖尿病。糖尿病前期和2 型糖尿病最常用的診斷檢查包括糖化血紅蛋白(A1C)、空腹血糖(FBG) 測試和OGTT，所有這些測試都需要患者前往醫療機構進行。

Klick Labs 公司副總裁、本研究的主要研究者Yan Fossat 說，Klick 的非侵入性和無障礙方法為篩檢大量人群提供了可能，有助於發現大量未確診的2 型糖尿病患者。

“我們的研究強調了語音技術在識別第2型糖尿病和其他健康狀況方面的巨大潛力，”Fossat說。”語音技術作為一種方便易用、經濟實惠的數位篩檢工具，可以徹底改變醫療保健實踐。”

福薩特說，下一步將複製這項研究，並擴大他們在糖尿病前期、婦女健康和高血壓等其他領域使用語音作為診斷手段的研究。