这可能很快就会成为可能，因为人工智能程序有望通过分析语音样本来诊断一系列疾病，从阿尔茨海默氏症、心力衰竭到抑郁症，甚至是普通感冒。
世界各地的科学家正在使用计算机软件分析声音，寻找疾病的早期迹象，这些迹象可能早在任何常规症状出现之前就被发现了。
但这并非没有争议，人们担心误诊，担心这项技术可能被滥用，严重侵犯我们的隐私。
这一技术飞跃之所以成为可能，要归功于人工智能的巨大进步。
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3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭".(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.人工智能是一种强大的计算机系统，具有类似人类的学习和解决问题的能力。
最近，在三月份，欧洲航天局的研究人员展示了他们的计算机化语音分析系统是如何检测抑郁症的早期迹象的。
作为科学家之一，匈牙利布达佩斯科技与经济大学的计算机工程师Gabor Kiss博士解释说:“抑郁症患者的言语通常变得更加单调和安静。
“他们会更频繁地停下来。我们把这些特征教给软件。”
研究小组在《精神病学前沿》(Frontiers in
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本. Psychiatry)杂志上发表报告称，利用218人的语音样本，其中一些人健康，另一些人患有抑郁症，该应用识别抑郁症患者的准确率高达84%。
该工具可以帮助评估偏远地区的探险家——比如南极洲的科学家或宇航员——并为他们提供帮助。它也可以用于全科医生的实践。
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与此同时，据美国研究人员称，人工智能ChatGPT有望识别阿尔茨海默病的早期迹象。
ChatGPT允许用户与计算机程序进行类似人类的对话。它可以回答问题，甚至声称可以帮助完成诸如写电子邮件、论文和计算机代码等任务。
据《公共科学图书馆数字健康》杂志去年12月的报道，费城德雷塞尔大学的研究人员发现，通过给237名健康或患有阿尔茨海默氏症的人提供语音录音，他们成功地教会了ChatGPT检测语音中的特征线索，从而预测他们是否处于痴呆症的早期阶段，准确率达到80%。
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.领导这项研究的语言专家菲利克斯·阿格巴沃说:“ChatGPT的语言分析方法使其成为识别微妙的语言特征(如特定类型的犹豫、语法和发音错误)的有希望的候选者，这些特征可能会预测痴呆症的发作。”
研究人员表示，这种方法可以避免回顾病人的病史并让他们接受一系列测试的传统过程。
与此同时，科学家们正在开发另一种人工智能系统，以检测帕金森病的早期症状，帕金森病是仅次于阿尔茨海默病的第二大常见神经退行性疾病。
立陶宛考纳斯理工大学信息学教授Rytis Maskeliunas领导了这项研究，他说:“研究表明，很
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.大一部分帕金森患者都有语言障碍，比如声音柔和、单调、喘气和沙哑，以及发音不确定。”
“在疾病的早期阶段，人们可能很难听到这一点，但这正是我们的方法所寻找的。”
去年11月，研究人员报告称，他们创建了一个人工智能程序，能够从声音样本中检测出80%的帕金森病例。他们现在还计划开发一款手机应用程序，用于检测早期帕金森氏症，从而使早期治疗成为可能。
类似的检测心力衰竭的工作也在进行中，英国有超过90万人患有心力衰竭。
美国公司Cordio
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Cordio Medical的负责人塔米尔?塔尔(Tamir Tal)表示，HearO系统可以检测到声音的变化，比如呼吸困难和说话模式的变化，在预测心力衰竭恶化方面有80%的成功率。
他说:“临床医生无法每天评估病人声音的变化，人的耳朵也不够成熟，无法检测到声音或言语的早期变化。”
与严重疾病相比，语音扫描人工智能诊断感冒的能力似乎微不足道。但
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正在开发人工智能感冒症状检测系统。印度的研究人员训练了一种算法，通过630人的声音录音来识别感冒感染，其中111人患有感冒。
2月份的《生物医学信号处理与控制》杂志报道称，感冒患者的声音会改变谐波，即高频的振动，而这种振动至少在70%的情况下可以被算法检测到。
有人担心，当员工打电话请病假时，雇主可能会利用这一点来查看他们的症状是否真实。
此外，我们可能会在未经我们同意的情况下被诊断
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布里斯托尔大学医学伦理中心副主任乔纳森·艾夫斯教授对《健康》杂志说:“如果雇主未经我们同意就对我们进行语音测试，那肯定是不道德的。”
他还担心，人工智能诊断应用程序可能会被保险公司用来倾听人们的声音，无论是否征得他们的同意，以便在给他们提供抵押贷款或人寿保险之前评估他们未来患病的风险。
人工智能语音诊断应用程序也可能存在危险的不准确性。
这里报告的大多数正在开发的系统提供大约80%的
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正如伯明翰大学监管科学与创新中心名誉主席Peter Bannister教授告诉Good Health的那样:“80%的准确率不足以通过传统的科学门槛。”
更重要的是，当诊断人工智能应用程序被带出实验室并在大量人群中进行测试时，它们被证明的准确性就越高。
班尼斯特教授解释说:“随着你开始将这项技术应用于越来越多的人，它们将涵盖更多样化的特征。”班尼斯特同时也是帮助企业开发人工智能的Romilly
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“例如，以前已经看到过，用于检测皮肤癌病变的人工智能系统只适用于白种人患者，而在用于不同种族的人时却会出现混淆。”
他补充说，在其他方面，人工智能语音应用可能会变得更不准确。
他说:“使用这项技术的人通常患有不止一种疾病，因为他们可能是老年人或病人。”
“这项技术检测到的语言异常可能是药物或现有疾病的副作用，而不是一种新的疾病。”
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事实上，伊利诺斯州西北大学声音研究中心先前的研究表明，药物会使覆盖声带的粘膜层变干，从而影响你的声音。
班尼斯特教授表示，这些应用程序的诊断警告需要由人类临床医生和核磁共振等医学扫描进行双重检查。
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他说:“近年来，NHS的扫描数据增长了30%，但检查数据的放射科医生数量却减少了30%。”“我们准备好了吗?”
伦敦玛丽女王大学(Queen Mary University of London)自然语言处理教授玛丽亚·利亚卡塔(Maria Liakata)提出了另一种风险。
她在接受《健康》杂志采访时表示:“流利度、口齿不清和说话速度等特征的变化都与心理健康状况有关。”
“但是为了能够有效地利用这些信息，你必须有关于个人正常语言的
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她建议，这样的人工智能应用程序“可以帮助我们监测人们已知的健康问题，而不是做出诊断。”
专家们一致认为，语音诊断人工智能应用程序可能具有潜力，但他们强调，这项技术需要更多的发展，而且社会必须首先就如何安全使用它达成一致。
守门员:奥布里·金斯伯里，凯西·墨菲和阿丽莎·纳赫，后卫:阿拉娜·库克、克里斯托·邓恩、艾米丽·福克斯、内奥米·吉尔玛、索菲亚·韦尔塔、凯利·奥哈拉和艾米丽·索内特，中场:萨凡纳·德梅洛，朱莉·厄茨，林赛·霍兰，罗斯·拉维尔，克里斯蒂·梅维斯，阿什利·桑切斯和安迪·沙利文，前锋:亚历克斯·摩根，梅根·拉皮诺，崔妮蒂·罗德曼，索菲亚·史密斯，艾丽莎·汤普森和林恩·威廉姆斯，以下是在即将到来的锦标赛中值得关注的一些球员:
工党领袖凯尔?斯塔默爵士(Sir Keir Starmer)回击了外界对他的计划的批评，他计划如果工党当选，将保留二胎福利上限，他坚称他们需要做出“艰难的决定”。
