人工智能可能很快就会根据患者的声音帮助医生诊断和治疗疾病，包括癌症和抑郁症。12家领先的研究机构启动了一项具有里程碑意义的学术项目，该项目由美国国立卫生研究院(National Institutes of health)资助，可能会将声音作为一种生物标志物用于临床护理。
位于佛罗里达州坦帕市的南佛罗里达大学是该项目的牵头机构，与纽约市的威尔康奈尔医学学院、美国和加拿大的其他10家机构以及法裔美国人工智能生物技术初创公司Owkin合作。Owkin报告说，该项目的第一年包括来自NIH的380万美元，接下来三年的后续资金取决于国会对NIH的年度拨款，这可能会使总奖金达到1400万美元。
该项目被称为“Voice as a Biomarker of Health”，是美国国立卫生研究院共同基金Bridge2AI项目最近资助的几个项目之一，该项目旨在利用人工智能解决复杂的生物医学挑战。语音项目的目标是在保护患者隐私的同时，建立一个道德来源的各种人类声音数据库。利用这些数据，机器学习模型将被训练成通过检测人类声音的变化来发现疾病，这可能为医生提供一种低成本的诊断工具，与其他临床方法一起使用。
基于现有文献和正在进行的研究，研究团队确定了五种疾病队列类别，其中声音变化与公认的未满足需求的特定疾病相关。本项目收集的数据将集中于以下疾病类别:
尽管语音数据的初步工作一直很有前景，但在临床实践中将语音作为生物标志物的局限性与小数据集、数据所有权和隐私的伦理问题、偏见以及数据缺乏多样性有关。为了解决这些问题，“声音作为健康生物标志物”项目正在创建一个大型、高质量、多机构和多样化的声音数据库，该数据库与来自人口统计学、医学成像和基因组学等其他数据的身份保护/无法识别的生物标志物相关联。联邦学习技术是一种新型的人工智能框架，允许机器学习模型在数据上进行训练，而数据从未离开其来源。Owkin将在多个研究中心部署联邦学习技术，以证明跨中心的人工智能研究可以在保护敏感语音数据的隐私和安全的同时进行。
在人工智能专家、生物伦理学家和社会科学家的支持下，该项目旨在改变我们对疾病的基本认识，并在临床环境中引入一种革命性的诊断和治疗疾病的新方法。由于人类的声音成本低、易于存储且易于获取，使用人工智能通过声音诊断疾病可能是精准医疗和可及性的革命性一步。
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“声音有可能成为几种健康状况的生物标志物。USF健康莫尔萨尼医学院耳鼻喉科助理教授兼USF健康语音中心主任Bensoussan博士说:“创建一个有效的框架，使用当今最好的技术，以协作的方式整合庞大的数据集，将彻底改变语音作为帮助临床医生诊断疾病和障碍的工具的方式。”
英国精确医学研究所所长、威尔康奈尔医学院生理学和生物物理学教授element博士说:
将语音和声音与先进的人工智能算法结合起来，准确诊断某些疾病的潜力是不可思议的。我们未来的发现可能会引发一场医疗革命，持续的语音监测可以比目前更早地提醒医生某些疾病，如感染或神经系统疾病。
owkin联合创始人兼首席执行官Thomas Clozel博士表示:
通过使用人工智能分析人类声音的微小变化，我们的目标是帮助医生诊断和治疗从癌症到抑郁症等各种疾病。声音生物标志物将在医疗保健中发挥越来越重要的作用。我们很高兴能够使用联邦学习，我们的隐私保护人工智能框架，将医学界连接在一起，以追求改善患者的结果。
关于Owkin
Owkin是一家法裔美国初创公司，利用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。我们的重点是利用人工智能来发现和开发更好的治疗方法，以满足未满足的医疗需求，从对抗癌症开始。我们使用人工智能来识别新的候选药物，降低风险并加速临床试验，并构建改善患者预后的诊断工具。Owkin使用联合学习(一种开创性的协作人工智能框架)，使医疗和生物制药合作伙伴能够从孤立的数据集中解锁有价值的见解，同时保护患者隐私和保护专有数据。Owkin是由Thomas Clozel MD(临床肿瘤血液学前助理教授)和Gilles Wainrib(生物学机器学习领域的先驱)于2016年共同创立的。Owkin已融资超过3亿美元，并于2021年11月通过生物制药公司赛诺菲1.8亿美元的投资成为独角兽。
