美國華盛頓大學(xué)等機(jī)構(gòu)開發(fā)出能通過咳嗽聲識別結(jié)核的人工智能（AI），識別準(zhǔn)確率達(dá)到80%。在診斷過程中，不需要使用昂貴的醫(yī)學(xué)設(shè)備，可以立即獲知結(jié)果。
若AI作為醫(yī)療設(shè)備獲得認(rèn)可并投入使用，則有利于減少檢查費(fèi)用和縮短等待時間。這款A(yù)I將首先在醫(yī)療體系較為薄弱的發(fā)展中國家獲得有效利用。
結(jié)核、艾滋病和瘧疾是世界三大傳染病。2022年新增結(jié)核病患者1060萬人，約130萬人死于結(jié)核病。除新冠病毒感染癥外，結(jié)核居單一致死傳染病之首。日本每年發(fā)病人數(shù)超過1萬人。
九成結(jié)核病患者在發(fā)展中國家，每年有400萬患者未得到確診。每年需要花費(fèi)130億美元用于結(jié)核病預(yù)防和治療。
結(jié)核病患者會出現(xiàn)咳嗽、發(fā)燒等與感冒相似的癥狀。檢查一個人是否發(fā)病的方式是，拍攝X射線胸片或培養(yǎng)結(jié)核桿菌。但在醫(yī)療體系和交通網(wǎng)絡(luò)薄弱的發(fā)展中國家，很多患者難以接受胸部X射線檢查，而培養(yǎng)結(jié)核桿菌需要數(shù)周時間?；颊咂诖霈F(xiàn)無需檢查設(shè)備、可以立即出結(jié)果的檢查手段。
華盛頓大學(xué)和肯尼亞醫(yī)學(xué)研究所以咳嗽聲音特征為線索，開發(fā)出能識別結(jié)核病患者的AI。在肯尼亞，研究團(tuán)隊以103名肺結(jié)核患者和46名其他呼吸道疾病患者為對象，用智能手機(jī)錄下患者自然發(fā)出的約3.3萬次咳嗽聲和刻意發(fā)出的1600次咳嗽聲，然后讓AI對錄音內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)。
研究團(tuán)隊利用學(xué)習(xí)了頻率變化等因素的AI，對45名結(jié)核病患者和45名非結(jié)核病患者的咳嗽聲進(jìn)行識別。結(jié)果顯示，AI對結(jié)核病患者的識別準(zhǔn)確率（靈敏度）達(dá)到76%，區(qū)分非結(jié)核病患者的性能（特異度）達(dá)到72%。尤其是對體內(nèi)結(jié)核桿菌數(shù)量較多的患者，AI識別準(zhǔn)確率高達(dá)82%。研究團(tuán)隊表示：“這接近世界衛(wèi)生組織提出的簡易檢查準(zhǔn)確率要求，即靈敏度達(dá)到90%，特異度達(dá)到70%。”
此次研究中的男性患者較多，AI針對病情較重的男性患者展現(xiàn)出較高性能。今后將面向更多患者測試AI技術(shù)，提高識別女性和輕癥患者的準(zhǔn)確率。研究團(tuán)隊認(rèn)為：“如果提供更多咳嗽聲樣本讓AI學(xué)習(xí)，則有利于提高AI性能。”如果在醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施不完善的發(fā)展中國家應(yīng)用AI技術(shù)，則有利于及時發(fā)現(xiàn)結(jié)核病患者，進(jìn)而防止傳染病流行。
如果利用AI分析聲音，或許可以辨別出各種疾病。美國得克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯西南醫(yī)學(xué)中心等機(jī)構(gòu)開發(fā)出能通過聲音發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病的AI。該AI會對說話流暢度和語法復(fù)雜度進(jìn)行分析。
研究團(tuán)隊讓因罹患阿爾茨海默病等認(rèn)知功能開始下降的114名輕度認(rèn)知障礙患者和沒有認(rèn)知障礙的92人觀賞繪畫，要求他們在一兩分鐘內(nèi)說明內(nèi)容，然后由AI進(jìn)行識別。
研究團(tuán)隊還采集了試驗對象的腦脊液。此外，他們開展了腦部磁共振成像（MRI）檢查，對試驗對象腦內(nèi)有無致病物質(zhì)β-淀粉樣蛋白和腦萎縮程度進(jìn)行了調(diào)查。最終結(jié)果是，AI以約80%的準(zhǔn)確率檢測出輕度認(rèn)知障礙，高于傳統(tǒng)簡易檢查手段（準(zhǔn)確率接近七成）。傳統(tǒng)檢查手段需要花費(fèi)數(shù)十分鐘時間，成本為數(shù)百至數(shù)千日元（1日元約合0.007美元），主要是對檢查對象的詞匯能力等進(jìn)行分析。而AI只需花費(fèi)10分鐘左右就能發(fā)現(xiàn)疾病征兆。
得克薩斯大學(xué)博士埃哈卜·哈賈爾強(qiáng)調(diào)，AI檢查的優(yōu)點(diǎn)在于，“若盡早作出診斷，則可以通過藥物治療延緩病情，也讓患者和家人有更多的時間進(jìn)行規(guī)劃”。研究團(tuán)隊的目標(biāo)是，通過開展大規(guī)模臨床試驗等，推進(jìn)技術(shù)實(shí)用化。
加拿大初創(chuàng)企業(yè)克利克健康公司旗下的克利克實(shí)驗室和安大略理工大學(xué)合作，開發(fā)出一種可識別糖尿病患者的AI。糖尿病患者中的未確診者較多。
根據(jù)手機(jī)捕捉到的說話聲音特征，AI以86%至89%的準(zhǔn)確率找出了2型糖尿病患者。研究團(tuán)隊讓75名患者和192名健康人讀指定語句，每天讀6次，每次用時6至10秒，持續(xù)兩周，然后讓AI對語音進(jìn)行學(xué)習(xí)。
糖尿病容易導(dǎo)致憂郁癥和認(rèn)知功能低下，癥狀有可能體現(xiàn)在聲音上。另外，血糖值持續(xù)處于較高水平，會傷及神經(jīng)和肌肉，進(jìn)而對聲音產(chǎn)生影響。
克利克實(shí)驗室的科學(xué)家杰茜·考夫曼表示:“這種方法能幫助患者在家檢查自己是否患有糖尿病。”
研究團(tuán)隊將進(jìn)一步開展研究以確認(rèn)AI的性能，目標(biāo)是2027年至2029年實(shí)現(xiàn)實(shí)用化。
據(jù)國際糖尿病聯(lián)合會統(tǒng)計，截至2021年，全世界約有5.4億成人糖尿病患者，其中約半數(shù)尚未確診。在日本，糖尿病血液檢查和診斷成本約為1萬日元?？挤蚵J(rèn)為：“通過聲音識別糖尿病的技術(shù)將成為價格合適的檢查手段。”
美國華盛頓大學(xué)等機(jī)構(gòu)開發(fā)出能通過咳嗽聲識別結(jié)核的人工智能（AI），識別準(zhǔn)確率達(dá)到80%。在診斷過程中，不需要使用昂貴的醫(yī)學(xué)設(shè)備，可以立即獲知結(jié)果。
若AI作為醫(yī)療設(shè)備獲得認(rèn)可并投入使用，則有利于減少檢查費(fèi)用和縮短等待時間。這款A(yù)I將首先在醫(yī)療體系較為薄弱的發(fā)展中國家獲得有效利用。
結(jié)核、艾滋病和瘧疾是世界三大傳染病。2022年新增結(jié)核病患者1060萬人，約130萬人死于結(jié)核病。除新冠病毒感染癥外，結(jié)核居單一致死傳染病之首。日本每年發(fā)病人數(shù)超過1萬人。
九成結(jié)核病患者在發(fā)展中國家，每年有400萬患者未得到確診。每年需要花費(fèi)130億美元用于結(jié)核病預(yù)防和治療。
結(jié)核病患者會出現(xiàn)咳嗽、發(fā)燒等與感冒相似的癥狀。檢查一個人是否發(fā)病的方式是，拍攝X射線胸片或培養(yǎng)結(jié)核桿菌。但在醫(yī)療體系和交通網(wǎng)絡(luò)薄弱的發(fā)展中國家，很多患者難以接受胸部X射線檢查，而培養(yǎng)結(jié)核桿菌需要數(shù)周時間?；颊咂诖霈F(xiàn)無需檢查設(shè)備、可以立即出結(jié)果的檢查手段。
華盛頓大學(xué)和肯尼亞醫(yī)學(xué)研究所以咳嗽聲音特征為線索，開發(fā)出能識別結(jié)核病患者的AI。在肯尼亞，研究團(tuán)隊以103名肺結(jié)核患者和46名其他呼吸道疾病患者為對象，用智能手機(jī)錄下患者自然發(fā)出的約3.3萬次咳嗽聲和刻意發(fā)出的1600次咳嗽聲，然后讓AI對錄音內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)。
研究團(tuán)隊利用學(xué)習(xí)了頻率變化等因素的AI，對45名結(jié)核病患者和45名非結(jié)核病患者的咳嗽聲進(jìn)行識別。結(jié)果顯示，AI對結(jié)核病患者的識別準(zhǔn)確率（靈敏度）達(dá)到76%，區(qū)分非結(jié)核病患者的性能（特異度）達(dá)到72%。尤其是對體內(nèi)結(jié)核桿菌數(shù)量較多的患者，AI識別準(zhǔn)確率高達(dá)82%。研究團(tuán)隊表示：“這接近世界衛(wèi)生組織提出的簡易檢查準(zhǔn)確率要求，即靈敏度達(dá)到90%，特異度達(dá)到70%。”
此次研究中的男性患者較多，AI針對病情較重的男性患者展現(xiàn)出較高性能。今后將面向更多患者測試AI技術(shù)，提高識別女性和輕癥患者的準(zhǔn)確率。研究團(tuán)隊認(rèn)為：“如果提供更多咳嗽聲樣本讓AI學(xué)習(xí)，則有利于提高AI性能。”如果在醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施不完善的發(fā)展中國家應(yīng)用AI技術(shù)，則有利于及時發(fā)現(xiàn)結(jié)核病患者，進(jìn)而防止傳染病流行。
如果利用AI分析聲音，或許可以辨別出各種疾病。美國得克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯西南醫(yī)學(xué)中心等機(jī)構(gòu)開發(fā)出能通過聲音發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病的AI。該AI會對說話流暢度和語法復(fù)雜度進(jìn)行分析。
研究團(tuán)隊讓因罹患阿爾茨海默病等認(rèn)知功能開始下降的114名輕度認(rèn)知障礙患者和沒有認(rèn)知障礙的92人觀賞繪畫，要求他們在一兩分鐘內(nèi)說明內(nèi)容，然后由AI進(jìn)行識別。
研究團(tuán)隊還采集了試驗對象的腦脊液。此外，他們開展了腦部磁共振成像（MRI）檢查，對試驗對象腦內(nèi)有無致病物質(zhì)β-淀粉樣蛋白和腦萎縮程度進(jìn)行了調(diào)查。最終結(jié)果是，AI以約80%的準(zhǔn)確率檢測出輕度認(rèn)知障礙，高于傳統(tǒng)簡易檢查手段（準(zhǔn)確率接近七成）。傳統(tǒng)檢查手段需要花費(fèi)數(shù)十分鐘時間，成本為數(shù)百至數(shù)千日元（1日元約合0.007美元），主要是對檢查對象的詞匯能力等進(jìn)行分析。而AI只需花費(fèi)10分鐘左右就能發(fā)現(xiàn)疾病征兆。
得克薩斯大學(xué)博士埃哈卜·哈賈爾強(qiáng)調(diào)，AI檢查的優(yōu)點(diǎn)在于，“若盡早作出診斷，則可以通過藥物治療延緩病情，也讓患者和家人有更多的時間進(jìn)行規(guī)劃”。研究團(tuán)隊的目標(biāo)是，通過開展大規(guī)模臨床試驗等，推進(jìn)技術(shù)實(shí)用化。
加拿大初創(chuàng)企業(yè)克利克健康公司旗下的克利克實(shí)驗室和安大略理工大學(xué)合作，開發(fā)出一種可識別糖尿病患者的AI。糖尿病患者中的未確診者較多。
根據(jù)手機(jī)捕捉到的說話聲音特征，AI以86%至89%的準(zhǔn)確率找出了2型糖尿病患者。研究團(tuán)隊讓75名患者和192名健康人讀指定語句，每天讀6次，每次用時6至10秒，持續(xù)兩周，然后讓AI對語音進(jìn)行學(xué)習(xí)。
糖尿病容易導(dǎo)致憂郁癥和認(rèn)知功能低下，癥狀有可能體現(xiàn)在聲音上。另外，血糖值持續(xù)處于較高水平，會傷及神經(jīng)和肌肉，進(jìn)而對聲音產(chǎn)生影響。
克利克實(shí)驗室的科學(xué)家杰茜·考夫曼表示:“這種方法能幫助患者在家檢查自己是否患有糖尿病。”
研究團(tuán)隊將進(jìn)一步開展研究以確認(rèn)AI的性能，目標(biāo)是2027年至2029年實(shí)現(xiàn)實(shí)用化。
據(jù)國際糖尿病聯(lián)合會統(tǒng)計，截至2021年，全世界約有5.4億成人糖尿病患者，其中約半數(shù)尚未確診。在日本，糖尿病血液檢查和診斷成本約為1萬日元。考夫曼認(rèn)為：“通過聲音識別糖尿病的技術(shù)將成為價格合適的檢查手段。”
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