发自内心的倾诉:你的声音能透露出你的心脏健康状况吗?

在美国心脏病学会71年会议上发表的一项研究中，一种基于人工智能(AI)的计算机算法仅根据语音记录就准确预测了一个人患动脉阻塞相关心脏问题的可能性^圣年度科学会议。

研究人员发现，有高的声音生物标志物得分的人出现重大疾病的可能性是正常人的2.6倍冠状动脉疾病(CAD)，心脏动脉中斑块的积聚，并且在心脏动脉中显示斑块积聚证据的可能性是正常人的三倍医学测试与那些得分低的人相比。虽然这项技术还没有准备好用于临床，但该演示表明，语音分析可以成为一种强大的筛查工具，用于识别可能受益于密切监测cad相关事件的患者。研究人员表示，这种方法在远程医疗保健和远程医疗中尤其有用。

梅奥诊所心脏病学研究员、该研究的主要作者、医学博士Jaskanwal Deep Singh Sara说:“远程医疗是非侵入性、成本效益高、效率高，在大流行期间变得越来越重要。”“我们并不是说语音分析技术会取代医生或现有的医疗保健服务方式，但我们认为语音技术有巨大的机会作为现有战略的辅助手段。提供语音样本对患者来说非常直观，甚至是愉快的，它可以成为我们加强患者管理的一种可扩展的手段。

这项研究首次使用语音分析来预测初步筛查后前瞻性跟踪的CAD患者的预后。先前的研究回顾性地检查了与CAD和心力衰竭相关的语音标记。其他研究小组已经探索了将类似技术用于一系列疾病，包括帕金森病、阿尔茨海默病和COVID-19。

在这项新研究中，研究人员招募了108名被转诊进行冠状动脉造影的患者，这是一种用于评估心脏动脉状况的x射线成像程序。参与者被要求使用Vocalis Health智能手机应用程序录制三个30秒的语音样本。对于第一个样本，参与者阅读准备好的文本。对于第二个样本，他们被要求自由地谈论一个积极的经历，而对于第三个样本，他们被要求自由地谈论一个消极的经历。

然后，Vocalis Health算法分析了参与者的声音样本。基于人工智能的系统经过训练，可以分析80多个特征声音的录音，例如频率、振幅、音调和节奏，这是基于在以色列收集的超过10,000个语音样本的训练集。在之前的研究中，研究人员确定了与CAD高度相关的六个特征。在这项新研究中，研究人员将这些特征合并成一个分数，每个人用-1到1之间的数字表示。三分之一的患者得分高，三分之二的患者得分低。

“我们自己听不到这些特殊的特征，”萨拉说。“这项技术正在使用机器学习来量化一些我们用人类的大脑和耳朵不容易量化的东西。”

研究参与者被跟踪了两年。在那些声音生物标志物评分高的人中，58.3%的人因胸痛或急性冠状动脉综合征(一种包括心脏病发作在内的重大心脏问题)而去医院就诊，这是该研究的综合主要终点，而声音生物标志物评分低的人中，这一比例为30.6%。声音生物标志物得分高的参与者也更有可能在随后的血管造影中接受阳性压力测试或被诊断患有CAD(复合次要终点)。

科学家们还没有得出结论，为什么某些声音特征似乎预示着CAD，但萨拉说，自主神经系统可能发挥了作用。这部分神经系统负责调节身体机能它们不受有意识控制，包括喉部和心血管系统的许多方面，如心率和血压。因此，声音可能会提供线索，告诉我们如何自主神经系统萨拉说:“它正在发挥作用，进而为心血管健康提供了见解。”

这项研究是在美国中西部的说英语的人身上进行的，使用的软件是在以色列收集的声音样本上训练的。萨拉说，还需要进行更多的测试，以确定这种方法是否可在语言、国家、文化和医疗保健环境中推广和扩展。他补充说，解决安全问题也很重要隐私问题在将这种技术纳入远程医疗或现场健康评估之前。

萨拉说:“这绝对是一个令人兴奋的领域，但仍有很多工作要做。”“我们必须知道我们拥有的数据的局限性，我们需要在更多样化的人群中进行更多的研究，更大规模的试验和像这样的更有前瞻性的研究。”