打开个体化医疗之门？
语音技术一直是这两年资本市场和巨头追逐的宠儿 。 从苹果的Siri ， 微软的Cortana ， 谷歌的google Assistant这样的语音助理 ， 以及Amazon Echo和Google Home进入客厅和卧室的智能音箱 ， 到科大讯飞不断提升的语音识别技术 。
语音技术已融入我们日常生活的很多场景 ， 而现在 ， 它正在健康医疗领域开疆拓土 。
对于个人的健康监测来说 ， 医院的监测往往只是一个“快照” ， 无法扑捉连续的问题发生 ， 持续监测则可以捕获医院中遗漏的重大身体变化 。 如何将持续的数据与临床相结合？家庭场景下能保证监测精度的语音生物识别工具 ， 或许是个有效解决方案 。
基于声音的疾病检测技术无创伤、便宜 ， 可实现实时、长期监测 ， 且尤其适合在远程医疗中使用 ， 这意味着可以覆盖到更广阔的地区 ， 惠及更多人群和扩大数据采集范围 。 它将可能成为亚健康人群或疾病患者的刚需 ， 亦或健康人群进行身体健康管理的工具 。
这一领域背后存在的巨大商业机会 ， 吸引着后来者不断进场 。 有业界人士表示 ， 手机上的身体健康指标的监测有着非常大的市场需求 ， 如果搞定它 ， 将获得巨大的回报 。
Jim Harper表示 ， 医疗健康领域最古老的工具之一温度计 ， 因其简单易操作以及在临床环境之外的广泛可用性 ， 成了最有价值的医疗工具之一 。 Sonde Health则希望利用每天数十亿的语音交互 ， 来创建一个21世纪的“温度计” ， 提供精准医疗和早期医学模式下所需的广泛数字医疗的决策支持 。
反观国内 ， 虽然“声量”不大 ， 但也有企业已经介入语音诊断技术 。 比如 ， 科慧健远研发的AI病理机器人 ， 正在入局儿童自闭症及语言发育障碍市场 。
其研发的AI病理系列机器人利用人工智能人脸识别技术、眼线眼动数据分析技术、病理语音数字分析技术、自闭症及语言相关障碍筛查系统 ， 对语言发育迟缓、儿童构音障碍、自闭症、语言运动全面发育迟缓等疾病进行筛查和识别 。
其中 ， 病理语音数字分析技术通过提取相关声学特征参数 ， 计算出综合声学参数 ， 采用双模块权重综合的方法 ， 筛选出儿童构音障碍 。
而专注做“情绪体检”的想象科技在2017年成立了Wonder AI Lab ， 以探索AI＋心理健康的可能性 。 他们的感知AI模型通过实时识别个人情绪 ， 再综合心理、精神疾病等多学科知识交叉运用 ， 基于EQ专家所标记的350多万个情感音频数据 ， 从而应用到智能语音心理健康平台上 。 据称用户情绪识别精准度高达95% 。 此外也可提供可视化的情绪卡片解读 ， 并生成调节方案等服务 。
当下 ， 我国越来越重视生命科技和基础科学研究 ， 医疗健康产业提升到了前所未有的战略高度 。
而随着经济的发展和社会的进步 ， “预测性、预防性、个体化、参与性”（Preventive、Predictive、Personalized、Participatory）的“4P”医学将替代传统以治为主的诊疗方式 ， 个体化医疗正越来越受到临床医学界的重视 。
目前全球个体化医疗检测的市场主要分布在北美、欧洲、日本等发达经济体国家 。 而在中国 ， 个体化医疗市场需求正在“抬头” 。 生物标志物是实施个体化医疗的基础 ， 其中 ， 语音生物标记物诊断市场或许会成为增量巨大的热点之一 。
未来在可观的业务收入及利润空间的吸引下 ， 可以想象 ， 随着各方有实力的玩家入场 ， AI语音诊断市场将迎来属于自己的新格局 。
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