AI 分析說話聲音幾秒即可篩檢第二型糖尿病，研究顯示可行

人工智慧在醫療篩檢上又有新的應用。一項最新研究顯示，透過 AI 分析說話聲音的變化，只需要短短數秒，就能篩檢出第二型糖尿病。這種只需要錄一段聲音的篩檢方式，有機會讓糖尿病篩檢變得更簡單、更普及。

第二型糖尿病是全球最常見的慢性病之一，許多患者在早期沒有明顯症狀，往往在出現併發症後才被診斷。傳統的篩檢方式需要抽血檢驗血糖或糖化血色素，雖然準確，但需要前往醫療機構，也需要一定的成本與時間，這讓不少高風險族群錯過早期發現的機會。

聲音之所以能反映健康狀態，是因為說話涉及呼吸、聲帶與神經肌肉的協調。慢性疾病可能對這些生理功能造成細微影響，改變聲音的音調、穩定度與共鳴特性。這些變化通常人耳難以察覺，但 AI 能從大量聲音資料中學習辨識與疾病相關的模式。研究團隊開發的工具，正是利用 AI 掃描說話聲音中的這些細微變化，來判斷受測者罹患第二型糖尿病的可能性。

業界分析人士指出，聲音生物標記是近年快速發展的研究領域，已有研究嘗試用聲音篩檢憂鬱症、帕金森氏症與心血管疾病等。聲音篩檢最大的優勢是非侵入、低成本且容易大規模執行，只要有智慧型手機就能完成錄音，特別適合用於偏遠地區或醫療資源不足的環境。

不過，這類工具要進入臨床應用，仍需克服幾項挑戰。首先是準確度必須在不同族群、語言與口音中都能維持穩定；其次是篩檢結果只能作為初步參考，仍需透過正式的血液檢查確診；此外，聲音資料涉及個人隱私，資料的蒐集與保護也需要嚴謹的規範。

對醫療產業的影響方面，AI 聲音篩檢若能成熟，將有助於擴大慢性病的早期篩檢覆蓋率，減輕醫療體系的負擔。展望後續，研究能否在更大規模的臨床試驗中得到驗證，將決定這項技術能否走進日常健康管理。