基于语音的类型2糖尿病分诊——在家环境中的对话式虚拟助理

将云计算技术与医学物联网相结合用于全民健康护理过去十年间已取得众多成功应用，得益于机器学习和深度学习技术的出现。其中一种应用，即语音病理学，尚未受到学术界和工业界的广泛关注。将语音分析应用于致命疾病的早期检测具有巨大的潜力，可提高患者的健康结果和生活质量。本文我们提出一种基于声学机器学习的分诊技术应用于商品化对话式虚拟助理系统，以进行糖尿病的早期筛查。具体而言，我们开发了一个分诊系统，从n=24名年长成年人的语音中提取声学特征并预测其是否患有糖尿病(类型2)。我们的分诊系统在男性和女性年长成年受试者分别实现了70%和60%的召回率。该分诊使用7个不可识别的语音特征，可在运行语音式虚拟助理的资源受限嵌入式系统中运行。该应用表明，将语音病理学应用于改善老年人健康结果在家庭环境中通过早期检测像糖尿病这样具有挽救意义的慢性疾病是可行的。