“我们的上呼吸道受累，我们的肺受累，我们的横膈膜受累。因此，如果我们能将这些信息导入分析工具，我们就能真正了解一个人的肺功能状况。”

几年前，宾夕法尼亚州软件工程师Satya Venneti在与印度母亲通话时萌生了将人声作为肺功能潜在指标的想法。

在与他母亲通话的几个星期里，Venneti开始担心她母亲的声音，因为她的声音变得嘶哑、呼吸也有点困难。她的母亲坚持说她很好，没有任何症状，但Venneti仍然感到不安。她的父母刚搬家，并在抱怨空气污染。出于谨慎，Venneti还是让她的母亲去看了医生，诊断结果是早期哮喘恶化。她每天都接受吸入器治疗，目前呼吸问题得到了控制。

Venneti是匹兹堡一家风险投资公司(Telling.ai)的首席技术官和联合创始人。Telling.ai与卡内基梅隆大学计算机科学学院的团队合作开发了一个人工智能框架，来分析说话过程中产生的声音和呼吸声是否可能揭示与说话人的身心健康相关的特征。

Venneti与宾夕法尼亚州阿勒格尼健康网(Allegheny Health Network)的Singh等合作，设计了一项研究来评估这项技术的有效性，并确定临床医生是否可以通过在对着智能手机说话时监测慢性肺病患者的肺功能来改善对患者的护理。在Singh的指导下，阿勒格尼健康网的肺危重病护理研究员、医学博士Obaid Ashraf在2020年10月举行的美国胸科医师学会虚拟胸科会议上，介绍了一项由Telling.ai资助的研究的初步结果。

虽然基于声音的评估已经被研究用于多种神经系统疾病，包括肌萎缩侧索硬化症和帕金森病，但是Singh和Ashraf在医学文献中没有找到任何关于用声音评估肺功能的研究。Ashraf在接受采访时说，这似乎令人惊讶。他解释说，在产生语言的过程中，“我们的上呼吸道受累，我们的肺受累，我们的横膈膜受累。因此，如果我们能将这些信息导入分析工具，我们就能真正了解一个人的肺功能状况。”他补充说，“我们想通过将其与肺活量测定或肺功能检测来进行比较，后者是所有与呼吸系统疾病相关事件的金标准。”

测量肺功能

在肺功能测试(PFT)过程中，熟练的技术人员使用医院或肺科门诊的专用设备测量肺功能。肺活量测定法是PFT的一个组成部分，它测量患者呼气的情况，并确定他们是否有气流阻塞。慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)的诊断是通过肺活量测定来确认的，如果最大呼气第一秒呼出的气量容积(forced expiratory volume, FEV1)与用力肺活量(forced vital capacity, FVC)的比值明显降低，可诊断为COPD。

你能说“啊”多久？

Singh等认识到有效的声音和呼吸分析取决于几个重要因素。第一种是记录5秒的静默时间，来校准每个会话的背景噪音。然后，研究人员通过让患者尽可能长时间不停地说“啊”来评估发声——当空气流过声带时，声带振动发出的声音。患者能保持呼吸声音的长度与肺活量密切相关。

接下来，患者记录自己用力呼气的情况，模拟肺活量生成的FEV1测量。他们还背诵一系列长元音单词，如奶酪或婴儿，当他们说话时，会因口腔和咽腔保持开放而释放大量空气。最后的录音包括阅读一段简短、语音平衡的文章，评估患者的呼吸、发音、吐字和共振。在开发过程中，研究人员利用这些录音开发了一种预测FEV1和FVC以及气流阻塞分类的算法。

基于语音的患者评估

Ashraf提供的数据描述了对133名18～85岁成年人的分析。在肺活量测试前后，研究人员使用智能平板电脑记录患者的声音，同时他们进行一些简单的呼吸操作，并阅读有47个单词的文章。在接受评估的患者中，约70%的肺功能正常，30%的患者表现为气流阻塞。研究人员发现，自动语音和呼吸分析在预测FVC和FEV1方面有良好的诊断准确性。他们的数据显示，与肺活量测定法相比，该技术检测气流阻塞的准确率为78%。即便如此，一些专家说这项技术的价值很可能是作为肺活量测定的辅助手段。

此外，Singh与他的同事在2020年发起了一项纵向研究，以确定语音是否可以预测慢性阻塞性肺病患者的病情恶化。他们为大约35名慢性阻塞性肺病患者提供了一个智能平板电脑，上面装有基于语音的学习软件，这些患者完成了呼吸问卷调查，每周在家提供2~3次呼吸和语音样本，持续6~12个月。目的是确定是否可以早期发现慢性阻塞性肺病恶化的迹象。这样做有助于患者可以在病情恶化之前接受评估和治疗。但由于COVID-19的影响，研究结果尚待确定。

未来发展方向

尽管基于语音的技术仍处于试验阶段，并且依赖于智能平板电脑的使用，但Ashraf设想了一个可以在智能手机上广泛应用的时代。从理论上讲，患者可以在手机上记录声音和呼吸，对数据进行处理，并迅速收到关于是否有气流阻塞的证据可诊断为COPD。最终，时间将验证这一技术能否用来诊断阻塞性肺病和监测肺功能。

参考文献：Kristin Walter. When the Human Voice Speaks Volumes About Lung Function[J]. Journal of the American Medical Association,2021,325(12):1130-1131.