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【前沿】通过说话声音诊断疾病？
出自识林
2016-07-20
在医学上关于倾听更多患者的声音的谈论已久，而现在这种说法正在按字面上的意思得以实现。学者和企业家争相根据非同寻常的数据源 — 如何说话 — 研发从躁狂发作到心脏病再到脑震荡等一切疾病的诊断和预测技术。
越来越多的证据表明，人的一系列精神和身体状况可以让你的话语含糊、声音拖长或说话带有更浓重的鼻音。甚至可能让你的声音产生很简单的人耳无法检测到的颤抖。分析语音模式能产生精确的或有用的诊断，现在尚不清楚。但正在尝试。
语音诊断领域的尝试
最新加入这一尝试领域的是一家位于美国波士顿的公司Sonde Health，公司基于来自麻省理工研究员授权使用的技术，目的是客观地通过声音线索诊断和监测医学问题。Sonde希望开发消费者使用的软件，筛查抑郁症以及呼吸道和心血管疾病。Sonde首席运营官（COO）Jim Harper表示，“说话是我们每天都自然而然在做的事情。”公司将从分析患者朗读的音频片段开始，旨在开发可以提取人声特征而不必实际记录语言内容的技术。Harper表示，目标是“将监测置于后台，使用人们已有设备收集某些信息。”
Sonde将会有大量竞争对手：IBM正在将其Watson超级计算机与学术研究人员联合，试图从语音模式来预测患者是否可能患有精神疾病。一家柏林的公司已着手使用录音来诊断注意力不足过动症（ADHD）。另一家波士顿的公司Cogito正在研发语音分析app，由美国退伍军人事务部用于监测服役人员情绪；也被用于双相情感障碍和抑郁症的患者的测试。
美国军队也对此表现出兴趣：上个月初，美国军队医疗物资机构与MIT研究人员开展合作，旨在研发一款能够获得FDA批准的探测脑损伤的计算机算法。他们的合作与Sonde的技术研究在同一MIT实验室中。
这一领域如此热闹，一些企业家竞相进入消费市场，用很少的临床证据做出大胆断言。一个团队在众筹网站Indiegogo上筹集超过27,000美元，承诺定于今年夏天推出一款app，分析“声音模式帮助用户获得最佳健康和活力”。（该众筹活动还提到计划收集与癌症症状有关的“频率生物标志物”数据。）
挑战与疑虑
但Notre Dame大学研究神经系统疾病生物标志物的计算机科学家Christian Poellabauer告诫指出，使得声音诊断在临床上有用并不容易。分离出语音模式变化的真正原因是非常困难的。录音必须是高质量的，这可能非常昂贵。还需要大量数据以确保相关性是可靠的。此外，还存在文化差异问题：例如，当测试用于诊断脑震荡的语音分析时，Poellabauer的团队发现，当说到单词“hell”时，许多年轻运动员出现犹豫或者改变语气，这很可能是出于与脑损伤无关的原因。Poellabauer表示，“语音是一个非常非常复杂的机制。”
另一关键问题是：这些信息对于患者有多大用处，是否已经帮助临床医生做好准备让他们知道该怎么做。纽约大学医学伦理学家Arthur Caplan表示，“如果你使用这款app，然后告诉你语言含糊患有中风，这可能是有帮助的。你会直接去医院。另一方面，如果告诉你有38%的概率在下周患有偏头痛，我不确定这对你会有帮助。你可能只是知道了而已。”Caplan还提出，这类技术可能用于预测患者大发雷霆或失去自我控制并在这些瞬间发病的可能性。“你想要监测的方面和不想监测的方面之间的界限在哪里？”
批评者还提出了隐私顾虑，语音分析技术可能会变得太过复杂从而可以通过节奏和语气识别出患者，即使语音样本并没有直接关联患者姓名。参与IBM Watson研究的哥伦比亚大学精神分裂症研究员Cheryl Corcoran表示,“我不认为我们现在具有仅仅通过声音确定一个人的技术。但未来会发展出这样的技术。”
整理：识林-蓝杉
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参考资料
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