癌症研究领域取得突破性进展：由美国国立卫生研究院（NIH）Bridge2AI计划支持的研究团队发现，通过分析声音中的声学特征，人工智能可实现喉癌的早期无创检测。这项发表于《Frontiers in Digital Health》的研究显示，声带病变患者的声音谐噪比和基频存在显著差异，这一发现将推动喉癌筛查技术革新。
目前全球每年新增喉癌病例超110万，死亡约10万例。现有诊断依赖鼻咽镜检查和活检，存在侵入性强、等待时间长等问题。新开发的AI系统通过分析12,523条来自北美人群的语音样本，成功识别出声带病变特有的声学标记物。数据显示，男性患者与健康对照组的谐噪比差异显著，但该特征在女性样本中尚未显现，研究者建议扩大女性数据集以验证效果。
领导该研究的俄勒冈健康与科学大学Phillip Jenkins博士指出："这种基于语音的生物标记物检测方法，可将喉癌筛查门槛降低到智能手机级。我们已建立跨机构数据联盟，下一步将通过临床验证优化算法性能。"研究团队预计，经过2-3年临床测试后，该技术可应用于基层医疗机构的早期筛查。
研究使用的Bridge2AI-Voice数据库包含多种声学参数，除喉癌外还涉及痉挛性发声障碍、单侧声带麻痹等疾病的语音特征。技术核心在于对声音基频（平均频率）、Jitter（频率抖动）、Shimmer（振幅抖动）等参数的深度解析。尽管目前研究聚焦男性群体，但研究团队相信大数据量将突破性别限制。
该成果标志着AI在医学领域应用的又一里程碑。相比传统筛查手段，语音检测具有即时性、可及性和成本优势，尤其适用于医疗资源匮乏地区。研究团队强调，伦理合规的大规模数据集建设是技术落地的关键，后续研究将着重提升女性群体的检测灵敏度和算法普适性。
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