科学家发现通过分析患者声音特征可检测癌症早期迹象。借助人工智能技术，研究者在分析声带癌患者声音样本时，成功识别出声学特征中的细微差异。这项发表于《数字健康前沿》期刊的研究显示，通过对300名患者声音样本进行分析，AI系统在六个声学参数（包括基频均值、抖动率、振幅变化率及谐波噪声比）中发现显著差异，其中男性患者是否存在喉癌或声带病变的谐波噪声比差异最为明显。
研究团队来自"Bridge2AI语音"项目，项目负责人、俄勒冈健康与科学大学的Phillip Jenkins博士指出："我们正在建立可识别声带病变的人工智能模型，这需要专业人士标注的更大规模声音数据库。当前研究显示，男性患者的检测准确率已达到临床要求，但需要更多女性样本验证该技术的性别普适性。"
值得注意的是，英国每年新增约2000例喉癌病例。当前诊断主要依赖活体组织检查和鼻喉镜检查等侵入性手段，而AI语音检测技术有望在2-3年内进入临床试点阶段。研究团队特别强调，持续超过三周的声嘶应尽早就医，但该症状也可能由感冒等良性因素引发。
喉癌的典型症状包括：
- 持续性声嘶：超过3周的声嘶是主要警示信号
- 吞咽障碍：持续3周以上的吞咽痛感或异物感
- 呼吸困难：突发性呼吸急促需紧急就医
- 不明减重：4-5公斤以上的突发性体重下降
高危因素包括：吸烟、酗酒、家族遗传、蔬果摄入不足以及石棉等化学物质暴露。英国国民保健服务(NHS)建议，通过健康生活方式可显著降低患病风险。
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