基于生物声学标志物的AI智能诊断技术，具备大规模筛查能力，可用于辅助诊断帕金森病、阿尔兹海默症、抑郁症、心血管疾病、创伤后应激障碍、肺部湿啰音、肺结核、哮喘、慢阻肺等各种疾病。基于生物声学标志物的AI智能诊断技术兼具智能化、精准化、普适性、远程化等特点，在国内医疗资源不均衡、地区发展差异大、医患比例失衡的背景下，其应用空间广阔。
生物声学标志物，又称声音生物标志物，是通过声音信号检测和分析来评估和诊断各种健康状况的标志物。不同疾病的生物声学标志物具有独特性和差异性，且音频信号会受到环境噪声干扰，传统听诊器对声音的采集精度有限，高度依赖于医生经验，数字听诊器声音采集精度虽有所提升，但仍难以获取高质量的声音信号。近年来，得益于人工智能、计算机、大模型、传感器等技术的发展，基于生物声学标志物的AI智能诊断技术关注度提升。
根据新思界产业研究中心发布的《
2024-2028年中国基于生物声学标志物的AI智能诊断技术产品市场分析可行性研究报告》显示，近年来，基于生物声学标志物的AI智能诊断技术关注度较高，产业发展迅速，布局企业包括美国Eko Health公司、美国Canary Speech公司、以色列TytoCare公司、谷歌和印度Salcit Technologies公司、日本AMI公司、北京环宇瑞声科技有限公司（环宇瑞声）等，其中美国Eko Health公司、以色列TytoCare公司相关产品已经获得FDA审批。
近两年，基于生物声学标志物的AI智能诊断技术市场景气度高，美国Eko Health公司、美国Canary Speech公司、以色列TytoCare公司等公司均获得了千万美元级别的融资。
大量音频数据的获取，是基于生物声学标志物的AI智能诊断技术的研发基础，近年来，谷歌助手、苹果Siri、亚马逊Alexa等语音技术应用和普及，音频数据实现了大规模收集，为该技术发展奠定了基础。但同时，作为新型诊断技术，基于生物声学标志物的AI智能诊断技术在AI算法安全性、软件技术、模型稳定性等方面仍需进一步验证。
新思界
行业分析人士表示，基于生物声学标志物的AI智能诊断技术，对软件、硬件的依赖性强，我国基础设施建设较落后，该技术发展落后于欧美国家。在国内，由环宇瑞声和北京胸科医院联合研发的“基于声学标志物的AI智能靶点技术”进展较快，目前已启动临床研究。
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