美大學開發 AI 語音分析系統 MARVEL 準確率達 7 成 望早期偵測疾病
美國東田納西州立大學開發出一項名為 MARVEL 的 AI 語音分析技術，能透過分析聲音來篩檢潛在的神經系統、呼吸道等疾病，目前已達到 70% 的平均準確度，未來有望應用於早期偵測與提升醫療可近性。
林煜軒
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東田納西州立大學（ETSU）的科研團隊正在開發一項名為 MARVEL 的人工智慧（AI）計畫，其全稱為「基於機器學習的多種疾病語音評估分類框架」（machine learning-based classification framework for voice evaluation across multiple disorders）。這項技術旨在透過分析人類聲音來早期偵測疾病，目前已展現高達 70% 的平均準確度，有望讓疾病診斷更便捷，尤其對於醫療資源相對缺乏的偏遠地區。
這項計畫由東田納西州立大學多個學系跨部門合作推動，Shehenaz Shaik 博士與 Ahmad Al Doulat 博士負責電腦領域的開發，護理系的 Kendrea Todt 博士及聽力學的 Lady Catherine Cantor-Cutiva 博士也參與其中，並有許多研究生協助。他們是透過「Bridge2AI Voice」資料集進行開發，這是一個由南佛羅里達大學（University of South Florida）主導建置的大型資料庫，蒐集了數千個語音錄音及其對應的說話者健康狀況。
該團隊剛開始投入研究時，「Bridge2AI Voice」資料集約有 19,000 個語音片段，目前已擴充至約 62,000 個。目前 MARVEL 模型已能達到 70% 的平均準確度。Shaik 博士表示：「透過一定的準確度，我們可以判斷這個人完全健康，或者事實上正患有某些尚未被診斷出的聲音、呼吸道或神經系統疾病。」
研究團隊正探索將這項分析技術與應用程式（App）結合，讓民眾能即時獲得篩檢結果。Shaik 博士設想 MARVEL 未來能應用為個人自我監測的訂閱工具、醫師的初步篩檢步驟，或作為職場和學校的定期健康檢查工具。
全球約有 10% 的人口受到某種聲音相關問題的困擾。目前，評估這些問題通常需要醫師轉介，再預約並前往言語治療專家處就診。Shaik 博士強調，這類診斷能以非侵入性方式進行，這將有助於專科護理的普及，尤其考量到在偏遠地區，專科醫師可能遠在兩到四小時車程之外。
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