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神经网络通过语音检测高血压
研究人员创建的模型考虑了数百种人类听力无法访问的语音生物标记。
来源:OSP网站大数据新闻Klick Labs的研究人员创建了一种非侵入性方法，用于识别人类声音的高血压。该研究的结果发表在IEEE Access杂志上。
为了分析声音，研究人员使用了机器学习算法。 245名参与者使用Klick Labs中开发的移动应用程序每天最多六次，每天录制了六次声音样本。该模型考虑了数百种语音生物标志物，无法访问人类的听力，包括音调高度的变化（主频率），声音能量分布（小频率keptral系数）和变化的清晰度（光谱对比度）。根据这些数据，该模型能够预测女性精度为84％的高血压，男性为77％。
通常由袖带戴在手上的特殊设备来测量血压。但是，对于低收入地区的人们来说，这种设备以及处理它们的能力可能无法访问。根据世界卫生组织的数据，世界上有25％以上的人口患有高血压，其中一半不知道他们的疾病。