Klick Labs 发表在《Mayo Clinic Proceedings: Digital Health》杂志上的一项研究发现，该模型对女性和男性的准确率分别为89%和86%。
研究合著者杰西·考夫曼 (Jaycee Kaufman) 表示：”我们的研究发现，患有2型糖尿病和没有患病人的声音存在显着差异，这可能会改变医学界筛查糖尿病的方式。”
-目前的检测方法可能非常耗时、繁琐且昂贵，语音技术有可能完全消除这些障碍。他说。
在这项研究中，实验室的研究人员要求267名患有和未患有2型糖尿病的人在两周内每天六次将一个短语录制到他们的智能手机上。从超过18000份录音中，科学家分析了非糖尿病和2型糖尿病患者之间的14种声学特征差异。
Klick的下一步计划是复制该研究，并扩展声音搜索以寻找糖尿病前期、高血压等其他健康问题。这一消息紧随麻省理工学院最近的突破性研究，该研究开发了一种能更顺畅地适应人体的生物植入物，有助于胰岛素等药物的传递。