古有中醫(yī)懸絲診脈，今有軟件聽音診脈。
長期以來，關(guān)于多聽病人聲音的必要性的討論在醫(yī)學(xué)上不絕于耳。如今，這一觀點越來越得到人們的關(guān)注。
當(dāng)然，這里所說的“聽音診脈”并不是醫(yī)生去聽你的聲音來看病，而是通過一種新的軟件技術(shù)檢測并分析人的聲音，從而判斷其是否患有某種疾病。
如今，在學(xué)術(shù)界和企業(yè)界，大家都在努力開發(fā)一種能診斷并預(yù)測包括躁狂發(fā)作、心臟病、腦震蕩等在內(nèi)的所有疾病的技術(shù)，而這一技術(shù)卻是基于一種與眾不同的數(shù)據(jù)來源：即人說話的方式。
健康與人的聲音息息相關(guān)
越來越多的證據(jù)表明，大量精神和生理疾病能使人說話含糊不清，語調(diào)拖長或者說話帶有更多的鼻音，甚至能使人的聲音發(fā)出短暫的吱吱聲或抖動音，以致人耳無法察覺并區(qū)分。
原來，當(dāng)人說話時，哪怕只是一個簡單的詞語都需要大腦相應(yīng)的肌骨系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)區(qū)域之間進(jìn)行極其復(fù)雜的協(xié)調(diào)，這樣才能控制整個聲道發(fā)音的清晰度。而當(dāng)人體一旦出現(xiàn)疾病，疾病的特異性干擾會對某個系統(tǒng)或多個系統(tǒng)產(chǎn)生細(xì)微且難以覺察、但卻具有特性的變化。然而，這種變化是可以通過機器來進(jìn)行分析計算的。
盡管目前有關(guān)分析說話方式是否能夠進(jìn)行精確（或者有效）的診斷還尚未清晰，這一領(lǐng)域的“競賽”已悄然拉開帷幕。
聲音診斷領(lǐng)域的“激烈廝殺”
最近，登上這一競技舞臺的選手是剛成立不久的Sonde Health公司。這家來自波士頓的公司是由風(fēng)險投資公司PureTech投資，并基于美國麻省理工學(xué)院（MIT）研究人員的技術(shù)而成立的。Sonde致力于為用戶開發(fā)一款能夠篩查抑郁癥、呼吸道和心血管疾病的軟件。
“說話是我們每天自然而然要做的事情。”Sonde首席運營官Jim Harper表示。
然而，要想在這場競賽中脫穎而出、站穩(wěn)腳跟，初創(chuàng)的Sonde公司靠的正是過硬的技術(shù)。就在不久前，Sonde公司宣布了其對健康監(jiān)測音頻分析技術(shù)獨占許可證。
這項技術(shù)能從簡短講話的樣本中以最佳的準(zhǔn)確性識別出抑郁癥并估計癥狀的嚴(yán)重程度。而且在試點研究中，這項技術(shù)也展現(xiàn)出了其具有檢測輕度創(chuàng)傷性腦損傷（MTBI）、腦震蕩、認(rèn)知障礙和帕金森病并客觀評測癥狀的能力。為此，該技術(shù)獲得了Audio/Visual Emotion Challenge（AVEC）下治療抑郁癥的大獎。
下一步，Sonde公司將從分析病人大聲朗讀的音頻片段入手，但是其目標(biāo)是開發(fā)一種能夠無需記錄說話內(nèi)容而提取聲音特征的技術(shù)。Harper認(rèn)為，這一目標(biāo)是“使用人們已經(jīng)具備的設(shè)備去監(jiān)測和收集聲音背后的東西。”
毋庸置疑，Sonde公司將會面臨諸多競爭與挑戰(zhàn)。IBM公司正在讓沃森超級計算機和研究人員協(xié)同運作，試圖從人的說話方式中來預(yù)測病人是否有患上精神失調(diào)癥的可能。
一家來自柏林的公司已經(jīng)開始研發(fā)用錄音來診斷注意力不集中癥（ADHD）。而另一家波士頓公司Cogito正在開發(fā)一款聲音分析app，這款app目前正被美國退伍軍人事務(wù)部用來監(jiān)測服役人員的情緒狀況；它還能診斷躁郁癥和抑郁癥。
對于這項技術(shù)，軍方甚至也表示出極大的興趣。今年上半年，美國軍方發(fā)起了麻省理工學(xué)院研究人員和Sonde公司技術(shù)人員的合作，其共同的目標(biāo)是開發(fā)出一款通過美國食品藥品監(jiān)督管理局審批的裝備，主要用于腦部損傷的檢測。
聲音診斷領(lǐng)域的異常活躍，無疑吸引了一些企業(yè)的眼球。他們匆忙進(jìn)入到消費者市場，更在幾乎沒有臨床證據(jù)的情況下“大膽”地宣傳這些技術(shù)。其中，有一個團隊在眾籌網(wǎng)站Indiegogo上籌集了超過2.7萬美元的資金，承諾在今年夏天發(fā)布一款將通過分析“聲音模式來幫助你達(dá)到最佳的健康與活力狀態(tài)”的app。（該眾籌團隊還計劃收集與癌癥癥狀相關(guān)的生物標(biāo)識物的數(shù)據(jù)。）
顧慮重重
在臨床上利用聲音進(jìn)行有效的診斷并非易事，圣母大學(xué)從事神經(jīng)疾病標(biāo)志物研究的計算機科學(xué)家Christian Poellabauer一語中的。找到說話方式改變的真正原因非常困難，他說。必須要有高質(zhì)量的有效聲音記錄，而這就需要購置非常昂貴的設(shè)備。不僅如此，你還需要大量數(shù)據(jù)來確保診斷的相關(guān)性是可靠的。
接下來，文化差異也是影響診斷準(zhǔn)確性的因素之一。比方說，當(dāng)通過聲音分析診斷腦震蕩時，Poellabauer的團隊發(fā)現(xiàn)許多年輕運動員在說“hell”這個詞時會猶豫不決或者改變他們的語調(diào)，這樣聲音測試就可能顯示其與腦損傷沒有什么關(guān)聯(lián)。
“說話是極其復(fù)雜的機制”，Poellabauer說，它并不是簡單的音調(diào)或音量。
不過，這些語音診斷信息究竟會有多大用處，而且臨床醫(yī)生是否會準(zhǔn)備接受它們，以及如何來處理這些信息，對病人而言十分關(guān)鍵。
“如果你使用聲音診斷app，它顯示你說話含糊，將會患有中風(fēng)，這對你來說是有用的。因為你知道之后就會立刻去醫(yī)院。另一方面，如果它顯示下個星期你患有偏頭疼的幾率有38%，那么我就不能確定這是否會對你有用。你可能只是簡單地了解一下而已。”紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)倫理學(xué)家Arthur Caplan表示。
Caplan還指出，這種技術(shù)可以對病人突然大發(fā)雷霆或失去自我控制進(jìn)行診斷，并認(rèn)為這可能是患有某種疾病。“我們該如何讓聲音診斷的app知道哪些是我們想要讓它監(jiān)測的，哪些是不想讓它監(jiān)測的？兩者的界限究竟在哪里？”他不禁問道。
此外，一些對聲音診斷持批評態(tài)度的人還提到了隱私安全問題。他們認(rèn)為聲音分析技術(shù)可能已經(jīng)發(fā)展得非常復(fù)雜，即便聲音樣本上沒有標(biāo)記病人的姓名，也可以根據(jù)這一技術(shù)對病人聲音的節(jié)奏和語調(diào)進(jìn)行分析以鑒別其身份。這樣一來，容易泄露非常私密的個人語音信息，直接危及個人的隱私安全。
“我認(rèn)為，現(xiàn)在我們還沒有能夠僅僅根據(jù)人的聲音就能識別人身份的技術(shù)。”曾與IBM公司開發(fā)的人工智能產(chǎn)品Watson合作研究聲音課題的哥倫比亞大學(xué)精神分裂癥研究人員Cheryl Corcoran表示，“但是這項技術(shù)在不久的將來肯定會出現(xiàn)。”■