“聽(tīng)音識病”的數字時(shí)代正在到來(lái)？

　　有效性待驗證 應謹防被濫用

　　【科技創(chuàng )新世界潮】

　　◎本報記者 劉 霞

　　隨著(zhù)人工智能和語(yǔ)音識別技術(shù)的不斷進(jìn)步，以及相關(guān)市場(chǎng)的發(fā)展壯大，利用語(yǔ)音識別疾病也引發(fā)了更多關(guān)注。有多個(gè)機構正在開(kāi)展相關(guān)技術(shù)研究，也有初創(chuàng )公司致力于開(kāi)發(fā)手機應用程序等。

　　法國《回聲報》在近日的報道中指出，盡管“聽(tīng)音識病”市場(chǎng)方興未艾，但其有效性仍需進(jìn)一步驗證，同時(shí)也要警惕相關(guān)技術(shù)被濫用。

　　“聽(tīng)音識病”發(fā)展迅猛

　　相關(guān)研究表明，所有影響肺部、心臟、大腦、肌肉或聲帶的疾病都可能導致聲音改變。因此，使用數字工具分析錄音，就能識別出疾病的特征，即所謂的“語(yǔ)音生物標志”。

　　鑒于此，科學(xué)家們正在利用人工智能辨別和處理人類(lèi)各種聲音，以及呼吸和咳嗽之類(lèi)的聲音模式，數字醫療界也在加速開(kāi)發(fā)疾病特異性的語(yǔ)音生物標志，用于輔助診斷和評估疾病。

　　盧森堡衛生研究所精準健康部主任居伊·法蓋拉齊正帶頭開(kāi)展一項收集用于健康領(lǐng)域的語(yǔ)音樣本的國際研究。他說(shuō)：“過(guò)去5年間，智能手機大規模普及，人們能夠在任何地方錄制和傳輸語(yǔ)音數據。此外，得益于音頻信號處理手段和人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，‘聽(tīng)音識病’領(lǐng)域的相關(guān)研究大大提速。”

　　《回聲報》在報道中指出，過(guò)去5年里，關(guān)于語(yǔ)音生物標志的科學(xué)研究和出版物越來(lái)越多，無(wú)論是用于診斷(通過(guò)錄音來(lái)檢測是否存在疾病)，還是用于患者隨訪(fǎng)(通過(guò)多次錄音來(lái)檢測疾病的發(fā)展或治療效果)。

　　法蓋拉齊強調，新冠疫情起到了催化的作用。自2020年初以來(lái)，多個(gè)國家開(kāi)展了數十項研究，希望能通過(guò)對有癥狀者和無(wú)癥狀者的錄音進(jìn)行比較，據此檢測疾病，或遠程跟蹤陽(yáng)性患者。

　　而且，亞馬遜Alexa、谷歌助手和蘋(píng)果Siri等語(yǔ)音技術(shù)的普及應用，正在悄無(wú)聲息地收集全球海量語(yǔ)音數據，也極大地推動(dòng)了語(yǔ)音生物標志的廣闊應用。

　　初創(chuàng )公司蜂擁而至

　　已經(jīng)有初創(chuàng )公司進(jìn)入“聽(tīng)音識病”市場(chǎng)，開(kāi)發(fā)手機應用程序或在線(xiàn)軟件。

　　例如，美國金楚吉公司已為保險公司和醫療保健專(zhuān)業(yè)人員提供了一種檢測心理健康的工具。美國數字醫療初創(chuàng )公司“Sonde健康”也在利用音頻信號處理和機器學(xué)習，監測評估哮喘和慢阻肺疾病患者的癥狀，并將此技術(shù)拓展用于新冠肺炎患者的早期預警系統。據悉，美國和印度已有多家公司正在使用該公司的技術(shù)，來(lái)幫助員工篩查新冠肺炎。

　　據《柳葉刀·數字健康》雜志報道，Sonde健康公司開(kāi)展的臨床實(shí)驗證明，借助智能手機，通過(guò)分析患者語(yǔ)音的短片段，便可查找指向早期健康狀況的異常現象，監測從呼吸系統疾病到帕金森病、慢性老年病等各種疾病，以及抑郁癥、產(chǎn)后抑郁、認知障礙和腦震蕩等精神問(wèn)題。

　　以色列初創(chuàng )公司“Vocalis健康”同樣聚焦于醫療領(lǐng)域的人工智能和語(yǔ)音分析應用，此前報道稱(chēng)，該公司的聲音生物標志在評估一個(gè)人是否感染新冠病毒上的準確率超過(guò)80%。

　　這一領(lǐng)域也引起了制藥公司的興趣。據澳大利亞初創(chuàng )公司新聞網(wǎng)報道，今年9月，輝瑞公司斥資1.79億美元收購了澳大利亞ResApp健康公司，后者開(kāi)發(fā)的應用程序能根據病人的咳嗽錄音檢測新冠肺炎和其他呼吸道疾病，其中檢測新冠肺炎的準確率高達92%，檢測肺炎和哮喘的準確率分別為96%和90%。

　　有市場(chǎng)研究和咨詢(xún)公司預測，2018—2027年，全球語(yǔ)音生物標志市場(chǎng)價(jià)值的年復合增長(cháng)率將達23.3%。

　　尚需驗證 仍存風(fēng)險

　　盡管該領(lǐng)域目前發(fā)展勢頭很猛，但法蓋拉齊認為，要證明研究結果的有效性，還有很多工作要做。因為大多數現有研究都在特定人群中進(jìn)行，樣本有限。《柳葉刀·數字健康》去年發(fā)表的述評文章《通過(guò)你的聲音能診斷疾病嗎？》也指出，“聽(tīng)音識病”將極大改善全球醫療健康服務(wù)模式，特別是輔助診斷新冠病毒感染患者，但在臨床實(shí)踐中，仍需要大量循證實(shí)踐和數據驗證。

　　一些計算機科學(xué)家也對使用人工智能來(lái)追蹤精神障礙持保留意見(jiàn)，特別是像抑郁癥這樣的嚴重疾病，認為“聽(tīng)音識病”技術(shù)很難提供高度精確的結果。

　　除了需要在采集樣本和訓練人工智能模型方面取得進(jìn)展外，人們也擔心，與面部識別技術(shù)一樣，檢測語(yǔ)音生物標志的工具可能會(huì )在用戶(hù)不知情的情況下被濫用。法蓋拉齊認為，在設計相關(guān)工具時(shí)要考慮到該風(fēng)險。（科技日報）