人工智能可能很快就能通过听你的声音来检测喉癌

每个人的声音都是独一无二的。由于我们每个人在解剖学上的细微差别，它们就像指纹一样具有辨识度。虽然这些差异帮助我们区分彼此，但我们的声音也可能包含检测喉癌（喉部癌症）的线索。

俄勒冈健康与科学大学临床流行病学系的一个研究团队最近在Frontiers in Digital Health 上发表的一项研究中表明，仅通过分析人的声音就可以检测到声带异常。

虽然并非所有异常都危险，但它们可能出现在喉癌的早期阶段。通过一项非侵入性的 AI 声音测试来标记这些异常，可以显著改善治疗结果和生存率。

喉癌

喉部，或称声带，是位于喉咙中部的一个复杂器官。它由软骨、韧带、肌肉和膜组成，将呼吸转化为声音。其核心是声带，它们振动以产生每个人独一无二的声音。

虽然喉癌相对罕见，但在 2021 年，全球有200,000 人受到影响。五年生存率差异很大（35% 到 75%），取决于发现的早晚、癌症的位置以及治疗开始的速度。吸烟、大量饮酒和人乳头瘤病毒 (HPV) 感染是主要的风险因素。

早期发现至关重要，但目前的方法通常具有侵入性，或者需要专门的设备和专业知识。因此，研究人员正在探索更易于获得的新方法来及早发现这种疾病。

在他们最近的研究中，该团队分析了来自北美 306 名参与者的 12,523 条语音录音。这些录音来自公开的 Bridge2AI-Voice 数据集，其中包括健康个体以及喉癌、良性声带病变或其他声音问题的患者的样本。

他们关注细微的声学标记，例如音高（平均基频）、抖动（音高变化）、闪烁（振幅变化）以及谐波噪声比，该比率将声音中的纯音与背景噪声进行比较。

结果显示，健康男性、声带良性病变男性和喉癌男性在谐波噪声比和音高方面存在明显差异。女性的声音没有出现同样清晰的模式，研究人员认为这可能会随着更大的数据集而改变。

研究结果表明，谐波噪声比的变异性，特别是，可能有助于追踪声带病变并及早检测癌症，至少在男性中是这样。

这项研究是美国国家卫生研究院“人工智能桥梁”倡议下 Bridge2AI-Voice 项目的一部分，该倡议是一项全国性的努力，旨在将人工智能应用于复杂的生物医学挑战。

在看到这项研究最初较小样本量的成功后，该团队希望在更大、经过专业标注的语音数据集上训练算法，并在临床环境中进行测试，确保该系统对女性和男性的效果同样好。

“我们的研究结果表明，像 Bridge2AI Voice 这样经过合乎道德规范、大型、多机构的数据集可能很快就能帮助使我们的声音成为临床护理中癌症风险的实际生物标志物，”俄勒冈健康与科学大学临床信息学博士后研究员 Phillip Jenkins 在一份新闻声明中说。

Jenkins 还指出，基于声音的健康工具已投入使用，他估计用于检测声带异常的类似工具很快将进入试点测试。

本文不提供医疗建议，仅供参考。

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