一項新研究發現，當血糖水平升高時，語音音調也會升高。這為檢測第二型糖尿病或監測糖尿病患者的血糖提供了更多方法，只需對著智慧型手機說話，人工智慧就能分析他們的語音來判斷其健康狀況。

對於2 型糖尿病患者來說，胰島素分泌不足或不分泌，會導致血糖值失常。越早診斷病情，越有利於避免長期併發症。長期以來，科學界一直致力於準確有效地診斷2 型糖尿病，從檢查血液中特定蛋白質的水平到透過智慧型手機相機檢測病情。

現在，Klick 實驗室的數位醫療創新團隊找到了一種診斷和監測糖尿病的全新非侵入性方法：音調。

克利克實驗室首席科學家、該研究的第一作者和通訊作者傑西-考夫曼（Jaycee Kaufman）說：”透過確定血糖水平與[語音]基頻之間的顯著正相關，我們的研究為更多使用語音預測和監測血糖水平的研究提供了令人信服的理由。將改變全球約4.63 億2 型糖尿病患者的生活方式。

複合語音的基頻或F0 只是另一種音高的說法。據推測，葡萄糖水平對聲音特性的影響主要源於適用於聲帶的胡克定律，即聲帶的張力、質量或長度受體內葡萄糖水平的影響而發生變化，從而改變聲帶的振動頻率。因此，研究人員開始驗證這個假設。

他們招募了505 名參與者，將他們分為三組：242 名非糖尿病患者、89 名糖尿病前期患者和174 名2 型糖尿病患者。所有參與者都安裝了連續血糖監測儀（CGM），並被要求在安靜的環境中使用客製化的智慧型手機應用程式記錄自己的聲音，每天最多六次，持續兩週。參與者被要求背誦一段固定的短語–“Hi，你好嗎？我現在的血糖水平是多少？- 以捕捉他們說話時的自然頻率。”

研究結束時，所有語音記錄都與參與者的閉合時間CGM 數據配對。由於血糖值每15 分鐘測量一次，因此所有語音記錄都在血糖記錄的7.5 分鐘之內。

研究人員發現，聲調與血糖水平之間有明顯的關聯。分析表明，二者之間存在線性關係；其中一個因素的增加與另一個因素的增加相對應。

研究人員總結說：「總的來說，在對個體進行評估時，聲音的頻率與血糖水平的關係雖然很小，但卻很重要。不過，他們指出，儘管兩者之間存在線性關係，但僅憑音調不太可能預測血糖水平。

研究人員也指出，他們的研究結果有一個重要的注意事項：聲樂參數，特別是聲調，可能會受到情緒和心理狀態、呼吸道感染和過敏等外在因素的影響。

本研究是Klick 實驗室利用語音技術和機器學習檢測和管理糖尿病研究的另一個成果。2023 年，它發現2 型糖尿病患者與非糖尿病患者之間存在明顯的語音差異，而人工智慧利用這種差異和其他預測因素，有可能成為一種預篩檢或監測工具。

這項研究發表在《科學報告》雜誌。