AI或助早筛喉癌 声音细微变化成潜在信号

发表于《数字健康前沿》的最新研究显示，声音中微妙的变化可能隐藏喉癌等声带病变的早期信号，即便人耳无法分辨，机器学习算法也能捕捉。美国俄勒冈健康与科学大学和波特兰州立大学团队分析了来自北美306名参与者共12,523条语音记录，发现男性声音中的谐波与噪声比（harmonic-to-noise ratio）能够有效区分癌性病变、良性病变及其他声带疾病，目前女性样本因数据不足未能得出显著特征。全球每年约有110万例喉癌新发病例、10万人因此死亡，现有诊断依赖内镜和活检等侵入性检查。研究人员认为，未来在更大规模数据和临床验证支持下，基于语音的AI筛查工具有望在数年内进入试点阶段，从而帮助非专科医生提前识别高风险人群并加快确诊，提高早期治疗机会。