TG:语音识别技术筛查帕金森病准确率857%

　　据《罗切斯特大学新闻》报道，该校计算机科学家开发的AI语音筛查工具可通过分析两分钟语音识别帕金森病，准确率达85.7%。这项发表在《npj Parkinson’s Disease》的研究显示，仅需让用户朗读两个包含所有英文字母的句子，AI就能通过语速、停顿模式和音高变化等特征识别疾病迹象，为远程筛查和早期诊断开辟新途径。

　　两分钟改变诊断格局该工具要求用户朗读两个句子：敏捷的棕色狐狸跳过懒狗。狗醒来后跟随狐狸进入森林，但敏捷的棕色狐狸再次跳过懒狗。通过分析这些包含完整字母表的语音样本，AI能捕捉到人类难以察觉的帕金森病特征——如声带震颤、呼吸不规则和语速变化。这些大型语音模型经过数百万音频训练，能分辨帕金森患者独特的发音模式，研究负责人、罗切斯特大学计算机科学教授埃桑·霍克解释，即使是专业医生难以察觉的细微变化，模型也能准确识别。

　　突破医疗资源限制帕金森病诊断通常需要运动障碍专家评估，而全球60%地区缺乏这类专科医生。该工具通过普通麦克风即可使用，有望解决医疗资源分配不均问题：在医疗资源匮乏地区，带麦克风的手机就能成为筛查终端，霍克教授强调，用户只需上传语音，就能初步判断是否需要进一步临床评估。

　　研究团队正与亚马逊、谷歌等公司洽谈合作，计划将算法整合进智能音箱。想象每天早上唤醒音箱时自动完成帕金森筛查，这将彻底改变疾病监测模式，合作研究者、罗切斯特大学医学中心神经科医生米歇尔·陈博士表示。

　　技术局限与伦理考量专家提醒，该工具不能替代临床诊断：语音变化只是帕金森病的一个特征，有些患者可能无明显语音异常，梅奥诊所神经学家詹姆斯·贝克评论。此外，隐私保护也是关键——研究团队采用联邦学习技术，确保语音数据不离开用户设备即可完成分析。

　　随着人口老龄化，帕金森病负担将持续加重。这项技术若成功应用，可能成为神经退行性疾病远程管理的典范，为阿尔茨海默病等其他疾病的筛查提供借鉴。正如霍克教授所言：当语音助手不仅能播放音乐，还能守护健康，我们就真正进入了智能医疗时代。