隨著人工智能和語音識別技術的不斷進步，以及相關市場的發展壯大，利用語音識別疾病也引發了更多關注。有多個機構正在開展相關技術研究，也有初創公司致力于開發手機應用程序等。

法國《回聲報》在近日的報道中指出，盡管“聽音識病”市場方興未艾，但其有效性仍需進一步驗證，同時也要警惕相關技術被濫用。

“聽音識病”發展迅猛

相關研究表明，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“語音生物標志”。

鑒于此，科學家們正在利用人工智能辨別和處理人類各種聲音，以及呼吸和咳嗽之類的聲音模式，數字醫療界也在加速開發疾病特異性的語音生物標志，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·法蓋拉齊正帶頭開展一項收集用于健康領域的語音樣本的國際研究。他說:“過去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音數據。此外，得益于音頻信號處理手段和人工智能技術的不斷進步，‘聽音識病’領域的相關研究大大提速。”

《回聲報》在報道中指出，過去5年里，關于語音生物標志的科學研究和出版物越來越多，無論是用于診斷，還是用于患者隨訪(通過多次錄音來檢測疾病的發展或治療效果)。

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

而且，亞馬遜Alexa、谷歌助手和蘋果Siri等語音技術的普及應用，正在悄無聲息地收集全球海量語音數據，也極大地推動了語音生物標志的廣闊應用。

初創公司蜂擁而至

已經有初創公司進入“聽音識病”市場，開發手機應用程序或在線軟件。

例如，美國金楚吉公司已為保險公司和醫療保健專業人員提供了一種檢測心理健康的工具。美國數字醫療初創公司“Sonde健康”也在利用音頻信號處理和機器學習，監測評估哮喘和慢阻肺疾病患者的癥狀，并將此技術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，來幫助員工篩查新冠肺炎。

據《柳葉刀·數字健康》雜志報道，Sonde健康公司開展的臨床實驗證明，借助智能手機，通過分析患者語音的短片段，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、產后抑郁、認知障礙和腦震蕩等精神問題。

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

這一領域也引起了制藥公司的興趣。據澳大利亞初創公司新聞網報道，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，后者開發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%。

有市場研究和咨詢公司預測，2018—2027年，全球語音生物標志市場價值的年復合增長率將達23.3%。

尚需驗證 仍存風險

盡管該領域目前發展勢頭很猛，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行，樣本有限。《柳葉刀·數字健康》去年發表的述評文章《通過你的聲音能診斷疾病嗎？》也指出，“聽音識病”將極大改善全球醫療健康服務模式，特別是輔助診斷新冠病毒感染患者，但在臨床實踐中，仍需要大量循證實踐和數據驗證。

一些計算機科學家也對使用人工智能來追蹤精神障礙持保留意見，特別是像抑郁癥這樣的嚴重疾病，認為“聽音識病”技術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展外，人們也擔心，與面部識別技術一樣，檢測語音生物標志的工具可能會在用戶不知情的情況下被濫用。法蓋拉齊認為，在設計相關工具時要考慮到該風險。

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