تشخيص COVID من صوت الشخص

2023 مؤلف: Peter Bradberry | [email protected]. آخر تعديل: 2023-05-21 22:31

يستكشف الباحثون طرقًا لاستخدام أصوات الناس لتشخيص عدوى فيروس كورونا والخرف والاكتئاب.

في آذار (مارس) ، عندما بدأ النطاق المذهل لوباء الفيروس التاجي يتضح ، بدأ المسؤولون في جميع أنحاء العالم في تجنيد الجمهور للانضمام إلى المعركة. طلبت المستشفيات من الشركات المحلية التبرع بأقنعة الوجه. دعا الباحثون الأشخاص الذين تعافوا من COVID-19 إلى التبرع ببلازما الدم. وفي إسرائيل ، طلبت وزارة الدفاع وشركة ناشئة تُدعى Vocalis Health من الناس التبرع بأصواتهم.

قامت شركة Vocalis ، وهي شركة لتحليل الصوت لها مكاتب في إسرائيل والولايات المتحدة ، ببناء تطبيق للهواتف الذكية سابقًا يمكنه اكتشاف حالات تفجر مرض الانسداد الرئوي المزمن من خلال الاستماع إلى علامات تشير إلى ضيق التنفس لدى المستخدمين عند التحدث. أرادت الشركة أن تفعل الشيء نفسه مع COVID-19. يمكن للأشخاص الذين ثبتت إصابتهم بفيروس كورونا المشاركة ببساطة عن طريق تنزيل تطبيق أبحاث Vocalis. مرة واحدة في اليوم ، أطلقوا التطبيق وتحدثوا في هواتفهم ، ووصفوا الصورة بصوت عالٍ وعدوا من 50 إلى 70.

ثم بدأت Vocalis في معالجة هذه التسجيلات من خلال نظام التعلم الآلي الخاص بها ، جنبًا إلى جنب مع أصوات الأشخاص الذين كانت نتيجة اختبارهم سلبية للمرض ، في محاولة لتحديد بصمة صوت للمرض. بحلول منتصف الصيف ، كان لدى الشركة أكثر من 1500 عينة صوتية ونسخة تجريبية من أداة فحص COVID-19 الرقمية. لا تهدف الأداة ، التي تختبرها الشركة حاليًا في جميع أنحاء العالم ، إلى تقديم تشخيص نهائي ، ولكن لمساعدة الأطباء على فرز الحالات المحتملة ، وتحديد الأشخاص الذين قد يكونون في أمس الحاجة إلى الاختبار أو الحجر الصحي أو الرعاية الطبية الشخصية. "هل يمكننا المساعدة في خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا؟" يسأل Tal Wenderow ، الرئيس والمدير التنفيذي لشركة Vocalis. "هذا ليس عدوانيًا ، إنه ليس مخدرًا ، نحن لا نغير أي شيء. كل ما عليك فعله هو الكلام ".

إنهم ليسوا الوحيدين الذين يتسابقون للعثور على المؤشرات الحيوية الصوتية لـ COVID-19 - تعمل ثلاث مجموعات بحثية أخرى على الأقل في مشاريع مماثلة. تقوم فرق أخرى بتحليل التسجيلات الصوتية لسعال COVID-19 وتطوير خوارزميات تحليل الصوت المصممة لاكتشاف ما إذا كان شخص ما يرتدي قناع الوجه.

إنها علامة على مدى جوع المجال الجديد للتشخيص الصوتي في ترك بصماته. على مدى العقد الماضي ، استخدم العلماء الذكاء الاصطناعي (AI) وأنظمة التعلم الآلي لتحديد المؤشرات الحيوية الصوتية المحتملة لمجموعة متنوعة من الحالات ، بما في ذلك الخرف والاكتئاب واضطراب طيف التوحد وحتى أمراض القلب. إن التقنيات التي طوروها قادرة على انتقاء الاختلافات الدقيقة في الطريقة التي يتحدث بها الأشخاص الذين يعانون من ظروف معينة ، وبدأت الشركات في جميع أنحاء العالم في تسويقها.

في الوقت الحالي ، تتبع معظم الفرق نهجًا بطيئًا وتدريجيًا ، حيث تصمم أدوات مخصصة للاستخدام في مكاتب الأطباء أو التجارب السريرية. لكن الكثيرين يحلمون بنشر هذه التكنولوجيا على نطاق أوسع ، وتسخير الميكروفونات الموجودة في كل مكان في المنتجات الاستهلاكية لتحديد الأمراض والاضطرابات. يمكن أن تسمح هذه الأنظمة يومًا ما لعلماء الأوبئة باستخدام الهواتف الذكية لتتبع انتشار المرض ، وتحويل مكبرات الصوت الذكية إلى أجهزة طبية في المنزل. يقول بيورن شولر ، المتخصص في التعرف على الكلام والعاطفة مع منصب مشترك في جامعة أوغسبورغ في ألمانيا: "في المستقبل ، سيقول روبوتك ، سيري الخاص بك ، وأليكسا الخاص بك ببساطة ،" لقد أصبت بنزلة برد " و Imperial College London ، التي تقود إحدى دراسات COVID-19.

لكن التحليل الصوتي الآلي لا يزال مجالًا جديدًا ، وله عدد من المخاطر المحتملة ، من التشخيصات الخاطئة إلى انتهاك الخصوصية الشخصية والطبية. تظل العديد من الدراسات صغيرة وأولية ، ولن يكون الانتقال من إثبات المفهوم إلى المنتج أمرًا سهلاً. يقول شولر: "نحن في الساعات الأولى من هذا".

تسبب بعض الأمراض تشوهات صوتية واضحة. ضع في اعتبارك الاحتقان المنبّه لشخص مصاب بالحساسية. لكن يعتقد العديد من العلماء أن التحليل الصوتي يمكن أن يساعد في تحديد مجموعة هائلة من الاضطرابات ، وذلك بفضل تعقيد الكلام البشري.

إشارات الكلام

يتطلب التحدث تنسيق العديد من الهياكل والأنظمة التشريحية. ترسل الرئتان الهواء عبر الحبال الصوتية ، والتي تنتج أصواتًا تتشكل بواسطة اللسان والشفتين وتجويف الأنف ، من بين الهياكل الأخرى. يساعد الدماغ ، إلى جانب أجزاء أخرى من الجهاز العصبي ، على تنظيم كل هذه العمليات وتحديد الكلمات التي يقولها شخص ما. قد يترك المرض الذي يصيب أيًا من هذه الأنظمة أدلة تشخيصية في كلام الشخص.

أتاح التعلم الآلي للعلماء طريقة لاكتشاف الانحرافات بسرعة وعلى نطاق واسع. يمكن للباحثين الآن إدخال مئات أو آلاف عينات الصوت في جهاز كمبيوتر للبحث عن الميزات التي تميز الأشخاص الذين يعانون من حالات طبية مختلفة من غيرهم.

ركز الكثير من العمل المبكر في هذا المجال على مرض باركنسون ، الذي له آثار معروفة على الكلام - والذي لا يوجد اختبار تشخيصي نهائي له. يتسبب هذا الاضطراب في مجموعة متنوعة من الأعراض الحركية ، بما في ذلك الرعاش وتيبس العضلات ومشاكل التوازن والتنسيق. يمتد فقدان السيطرة إلى العضلات المشاركة في الكلام ؛ ونتيجة لذلك ، فإن العديد من الأشخاص المصابين بمرض باركنسون لديهم أصوات ضعيفة وناعمة. يقول رضا حسيني غومي ، أخصائي الطب النفسي العصبي في EvergreenHealth في كيركلاند ، واشنطن ، الذي حدد السمات الصوتية المرتبطة بالعديد من الأمراض التنكسية العصبية: "إنها واحدة من تلك الأشياء التي يمكنك سماعها بأذن الإنسان". "ولكن إذا كان بإمكانك الحصول على 10000 عينة وجهاز كمبيوتر ، فيمكنك الحصول على دقة أكبر."

منذ أكثر من عقد من الزمان ، بدأ ماكس ليتل ، الباحث في التعلم الآلي ومعالجة الإشارات حاليًا بجامعة برمنغهام بالمملكة المتحدة ، بالتحقيق فيما إذا كان تحليل الصوت قد يساعد الأطباء في إجراء تشخيصات صعبة. في إحدى الدراسات ، استخدم ليتل وزملاؤه تسجيلات صوتية لـ 43 بالغًا ، 33 منهم مصابين بمرض باركنسون ، ويقولون المقطع "آهه". استخدموا خوارزميات معالجة الكلام لتحليل 132 سمة صوتية لكل تسجيل ، وحددوا في النهاية 10 سمات - بما في ذلك الخصائص مثل التنفس والتذبذبات الشديدة في درجة الصوت والجرس - والتي بدت أنها الأكثر تنبؤًا بمرض باركنسون. باستخدام هذه الميزات العشر فقط ، يمكن للنظام تحديد عينات الكلام التي جاءت من الأشخاص المصابين بالمرض بدقة تقارب 99٪.

أظهر القليل وآخرون في هذا المجال أيضًا أن بعض السمات الصوتية ترتبط بشدة أعراض مرض باركنسون. يقول ليتل إن الأنظمة ليست قوية بما يكفي للاستخدام الروتيني في الممارسة السريرية ، ولكن هناك العديد من التطبيقات المحتملة. قد يوفر التحليل الصوتي طريقة سريعة ومنخفضة التكلفة لمراقبة الأفراد المعرضين لخطر الإصابة بالمرض ؛ لفحص أعداد كبيرة من السكان ؛ أو ربما لإنشاء خدمة هاتفية يمكنها تشخيص الأشخاص الذين ليس لديهم إمكانية الوصول إلى طبيب أعصاب عن بُعد. يمكن للمرضى استخدام التكنولوجيا في المنزل - في شكل تطبيق هاتف ذكي ، لتتبع أعراضهم الخاصة ومراقبة استجابتهم للأدوية. يقول ليتل: "يمكن أن يسمح هذا النوع من التكنولوجيا بلقطة عالية السرعة ، لقطة شبه مستمرة لكيفية تغير الأعراض لدى شخص ما".

يعمل الباحثون الآن على تحديد المؤشرات الحيوية القائمة على الكلام لأنواع أخرى من أمراض التنكس العصبي. على سبيل المثال ، استخدم ثلاثة علماء في تورنتو ، كندا ، عينات صوتية ونصوصًا من أكثر من 250 شخصًا لتحديد عشرات الاختلافات بين كلام الأشخاص المصابين بمرض الزهايمر المحتمل أو المحتمل وبين الأشخاص غير المصابين به. من بين المشاركين ، كان المصابون بمرض الزهايمر يميلون إلى استخدام كلمات أقصر ومفردات أصغر والمزيد من أجزاء الجملة. كما كرّروا أنفسهم واستخدموا نسبة أعلى من الضمائر ، مثل "هو" أو "هذا" لأسماء العلم. يقول فرانك رودزيتش ، عالم الكمبيوتر في جامعة تورنتو ، الذي قاد الدراسة: "يمكن أن يكون ذلك علامة على أنهم لا يتذكرون أسماء الأشياء ، لذا يتعين عليهم استخدام الضمائر بدلاً من ذلك".

عندما أخذ النظام في الاعتبار 35 من هذه السمات الصوتية معًا ، كان قادرًا على تحديد الأشخاص المصابين بمرض الزهايمر بدقة تصل إلى 82٪. (وقد تحسن هذا منذ ذلك الحين إلى ما يقرب من 92٪ ، كما يقول رودزيتش ، مشيرًا إلى أن الأخطاء تميل إلى التقسيم بشكل متساوٍ إلى حد ما بين السلبيات الكاذبة والإيجابيات الكاذبة.) "تضيف هذه الميزات نوعًا من بصمة الخرف" ، كما يقول رودزيتش. "إنه نمط مخفي معقد للغاية يصعب علينا رؤيته على السطح ، ولكن يمكن للتعلم الآلي اختياره ، مع توفير بيانات كافية."

نظرًا لأن بعض هذه التغييرات الصوتية تحدث في المراحل المبكرة من الأمراض التنكسية العصبية ، يأمل الباحثون أن تساعد أدوات تحليل الصوت الأطباء في النهاية على تشخيص مثل هذه الحالات مبكرًا والتدخل المحتمل قبل أن تصبح الأعراض الأخرى واضحة.

في الوقت الحالي ، تظل هذه الفكرة نظرية إلى حد كبير ؛ لا يزال العلماء بحاجة إلى إجراء تجارب طويلة وطويلة المدى لإثبات أن التحليل الصوتي يمكنه بالفعل اكتشاف المرض في وقت أبكر مما تستطيع طرق التشخيص القياسية.

ويشير بعض الأطباء إلى أن تحليل الصوت وحده نادرًا ما يسفر عن تشخيصات نهائية. يقول نورمان هوجيكيان ، اختصاصي الحنجرة بجامعة ميتشيغان في آن أربور: "أتعلم الكثير من خلال الاستماع إلى صوت شخص ما". "أنا أفعل ذلك من أجل لقمة العيش. لكنني جمعتها مع التاريخ ثم امتحاني. جميع الأجزاء الثلاثة من هذا التقييم مهمة ".

يؤكد الباحثون في هذا المجال أن الهدف ليس استبدال الأطباء أو إنشاء أجهزة تشخيصية قائمة بذاتها. بدلاً من ذلك ، يرون تحليل الصوت كأداة يمكن للأطباء استخدامها لإبلاغ قراراتهم ، باعتباره "علامة حيوية" أخرى يمكنهم مراقبتها أو اختبارها يمكنهم طلبها. تقول إيزابيل ترانكوسو ، الباحثة في معالجة اللغة المنطوقة في جامعة لشبونة: "رؤيتي هي أن جمع عينات الكلام سيصبح شائعًا مثل فحص الدم".

توسيع التطبيقات

عدد من الشركات الناشئة في مجال تحليل الصوت - بما في ذلك Winterlight Labs ، وهي شركة تورنتو شارك في تأسيسها Rudzicz و Aural Analytics في سكوتسديل بولاية أريزونا - تقدم الآن برامجها لشركات الأدوية. يستخدم الكثيرون هذه التقنية للمساعدة في تقييم ما إذا كان الأشخاص المسجلين في تجاربهم السريرية يستجيبون للعلاجات التجريبية. يقول فيسار بيريشا ، المؤسس المشارك ورئيس قسم التحليلات: "باستخدام الكلام كبديل أكثر دقة للتغييرات في الصحة العصبية ، يمكنك المساعدة في دفع الأدوية عبر خط النهاية أو على الأقل تحديد تلك التي لا تبشر بالخير في وقت مبكر" في Aural Analytics.

الاضطرابات العصبية ليست سوى البداية. حدد العلماء أنماط الكلام المميزة لدى الأطفال الذين يعانون من اضطرابات النمو العصبي. في دراسة صغيرة عام 2017 ، حدد شولر وزملاؤه أن الخوارزميات التي حللت مناغاة الأطفال الرضع في عمر عشرة أشهر يمكن أن تحدد بدقة بعض الأطفال الذين سيتم تشخيصهم باضطراب طيف التوحد. صنف النظام بشكل صحيح ما يقرب من 80٪ من الأطفال المصابين بالتوحد و 70٪ من الأطفال المصابين بالنمط العصبي.

وجد الباحثون أيضًا أن العديد من الأطفال الذين يعانون من اضطراب نقص الانتباه وفرط الحركة يتحدثون بصوت أعلى وأسرع من أقرانهم الذين يعانون من النمط العصبي ، ويظهرون المزيد من علامات الإجهاد الصوتي. تعمل شركة PeakProfiling في برلين الآن على تطوير أداة تحليل الكلام السريرية التي تأمل في أن تساعد الأطباء في تشخيص الحالة.

لكن بعض الأطباء يشككون في مقدار المعلومات المفيدة التي ستوفرها هذه الأنظمة حقًا. تقول ريا بول ، المتخصصة في اضطرابات التواصل بجامعة القلب المقدس في فيرفيلد ، كونيتيكت: "بعضها مبالغ فيه بعض الشيء". تلاحظ أن الأطفال الذين يعانون من اضطرابات النمو العصبي غالبًا ما يكون لديهم العديد من الأعراض السلوكية التي يمكن ملاحظتها بسهولة.

علاوة على ذلك ، لم يتضح بعد ما إذا كانت الخوارزميات تحدد حقًا علامات محددة لاضطراب طيف التوحد ، على سبيل المثال ، أو مجرد التقاط العلامات العامة لنمو الدماغ غير النمطي - أو حتى مجرد انحرافات عابرة في الكلام. يقول بول: "التطور هو مسار متعرج ، وليس كل طفل يبدأ في الظهور وكأنه مصاب بالتوحد يكبر ليصبح بالغًا مصابًا بالتوحد". وتضيف أنه حتى إذا حدد العلماء علامة حيوية صوتية محددة وموثوقة للغاية ، فلا يجب استخدامها إلا لتحديد الأطفال الذين قد يستفيدون من تقييم أكثر شمولاً. "لا ينبغي أن يكون تصنيف الطفل كافيًا في حد ذاته ، خاصة في وقت مبكر جدًا من الحياة."

يقوم العلماء أيضًا بتحويل التكنولوجيا إلى الأمراض العقلية. طورت العديد من الفرق حول العالم أنظمة يمكنها التقاط الكلام الرتيب البطيء والمثقل بالتوقف المؤقت الذي يميل إلى وصف الاكتئاب ، وقد حدد آخرون المؤشرات الحيوية الصوتية المرتبطة بالذهان والانتحار والاضطراب ثنائي القطب.

يقول تشارلز مرمر ، الطبيب النفسي بجامعة نيويورك: "الصوت غني جدًا من حيث حمل إشاراتنا العاطفية". "المعدل ، والإيقاع ، والحجم ، والنغمة ، والعروض [الضغط والتنغيم] - هذه الميزات ، تخبرك ما إذا كان المريض مصابًا بالإحباط والإحباط ، وما إذا كان مضطربًا وقلقًا ، أو ما إذا كان يعاني من اضطراب مهووس.".

في عمله الخاص ، استخدم مرمر التعلم الآلي لتحديد 18 سمة صوتية مرتبطة باضطراب ما بعد الصدمة (PTSD) في 129 من قدامى المحاربين الذكور. من خلال تحليل هذه الميزات - التي كانت في الأساس مؤشرات على الكلام البطيء والمسطّح والرتيب - يمكن للنظام تحديد بدقة تصل إلى 90٪ أي من المحاربين القدامى مصاب باضطراب ما بعد الصدمة.

مرمر وزملاؤه يوسعون أبحاثهم الآن لتشمل النساء والمدنيين. إذا تمكن الفريق من تعميم النتائج ، يعتقد مرمر أن التكنولوجيا يمكن أن تكون طريقة مفيدة للتعرف بسرعة على الأشخاص الذين قد يحتاجون إلى تقييم نفسي أكثر شمولاً. يقول: "سيكون أول تطبيق في العالم الحقيقي هو الفحص عالي الإنتاجية لاضطراب ما بعد الصدمة". "يمكنك عمل 4000 شاشة صوتية في غضون ساعات."

بدأت بالفعل تطبيقات المستهلكين المماثلة تشق طريقها إلى العالم. تدرس وزارة شؤون المحاربين القدامى في الولايات المتحدة ما إذا كان التطبيق الذي يراقب الصحة العقلية يمكنه تحديد أفراد الخدمة الذين يعانون من ضائقة نفسية. تطبيق الهاتف الذكي ، الذي طورته شركة Cogito ، وهي شركة تحليلات وإرشادات للمحادثات في بوسطن ، ماساتشوستس ، يجمع البيانات الوصفية عن عادات المستخدمين - مثل عدد المرات التي يتصلون فيها بأشخاص آخرين أو يرسلون رسائل نصية إليهم - ويحلل المذكرات الصوتية التي يتركونها على هواتفهم.

قد تكون هناك مؤشرات حيوية صوتية للظروف التي يبدو أنها لا علاقة لها بالكلام. في إحدى الدراسات التي أجريت عام 2018 ، اكتشف العلماء الذين قاموا بتحليل عينات الكلام من 101 شخص كان من المقرر أن يخضعوا لتصوير الأوعية التاجية أن بعض أنماط التردد الصوتي مرتبطة بمرض الشريان التاجي الأكثر خطورة.

ليس من الواضح ما الذي يفسر هذه الاختلافات. يقول أمير ليرمان ، طبيب القلب في Mayo Clinic في روتشستر ، مينيسوتا ، الذي قاد البحث: "نحن نكافح مع الآلية لأنها ليست واضحة". يقول إن مرض الشريان التاجي يمكن أن يغير الصوت نظريًا عن طريق تقليل تدفق الدم. ولكن من المحتمل أيضًا أنه ليس المرض نفسه هو الذي يسبب التغيرات الصوتية ، ولكن عوامل الخطر الأخرى المرتبطة به ، مثل التوتر أو الاكتئاب.

ترجمة صعبة

توضح هذه الدراسة كلاً من الوعد والقيود المفروضة على هذه التكنولوجيا يعتبر اختيار الأنماط الصوتية أمرًا واحدًا على الكمبيوتر ، ولكن من الصعب فهم ما تعنيه وما إذا كانت ذات مغزى إكلينيكيًا. هل هي خصائص أساسية للمرض المعني؟ أو مجرد علامات على بعض الاختلافات الأخرى بين المجموعات ، مثل العمر أو الجنس أو حجم الجسم أو التعليم أو التعب ، يمكن أن يكون أي منها عاملاً مربكًا؟ يقول غومي: "نحاول الابتعاد عن مجرد نقل البيانات إلى خوارزمية ، والغوص حقًا في مجموعات البيانات ، والتوصل إلى نموذج للمرض أولاً ثم اختبار ذلك باستخدام التعلم الآلي".

حددت معظم الدراسات حتى الآن المؤشرات الحيوية المحتملة في مجموعة صغيرة من المرضى. يقول ليرمان: "لا تزال قابلية التكاثر مسألة". "هل صوتي اليوم وغدًا وبعد غد هو نفسه؟" لضمان إمكانية تعميم النتائج - ولتقليل احتمالية التحيز ، وهي مشكلة معروفة بأنها ابتليت بها الخوارزميات الطبية - سيحتاج الباحثون إلى اختبار أنظمة التصنيف الخاصة بهم في عينات أكبر وأكثر تنوعًا وفي مجموعة متنوعة من اللغات. يقول جيم شويبل ، نائب رئيس البيانات والأبحاث في Sonde Health ، وهي شركة لتحليل الصوت مقرها بوسطن: "لا نريد التحقق من صحة نموذج الكلام مع 300 مريض فقط". "نعتقد أننا بحاجة إلى 10000 أو أكثر".

تدير الشركة SurveyLex ، وهي منصة عبر الإنترنت تتيح للباحثين إنشاء وتوزيع استطلاعات صوتية بسهولة ، بالإضافة إلى مشروع Voiceome ، وهو جهد لجمع عينات صوتية ومعلومات صحية لما يصل إلى 100 ألف شخص عبر مجموعة متنوعة من مهام الكلام. والمواقع واللهجات. يقول شويبل: "قد تكون مكتئبًا في نيويورك ، وتبدو مكتئبة بشكل مختلف في هيوستن ، تكساس".

بالنسبة للعديد من التطبيقات التي يفكر فيها الباحثون ، سيتعين على أنظمة تحليل الصوت ليس فقط تمييز المرضى عن الضوابط الصحية ، ولكن أيضًا التمييز بين مجموعة متنوعة من الأمراض والظروف. وسيحتاجون إلى القيام بذلك خارج المختبر ، في مواقف يومية خارجة عن السيطرة وعلى مجموعة متنوعة من الأجهزة الاستهلاكية. يقول جوليان إيبس ، الباحث الذي يدرس معالجة الإشارات الكلامية في جامعة نيو ساوث ويلز في سيدني ، أستراليا: "لديك هواتف ذكية بها نطاق محدود من أجهزة الاستشعار ، ويستخدمها الناس في كل مكان في بيئات غير خاضعة للرقابة تمامًا".

عندما قام إيبس وزملاؤه ، بمن فيهم باحث في Sonde Health ، بتحليل عينات الصوت المسجلة بميكروفونات عالية الجودة في المختبر ، تمكنوا من اكتشاف الاكتئاب بدقة تصل إلى 94٪. عند استخدام عينات الكلام التي سجلها الأشخاص في بيئاتهم الخاصة على هواتفهم الذكية ، انخفضت الدقة إلى أقل من 75٪ ، حسبما أفاد الباحثون في ورقة بحثية عام 2019.

ومجرد أن التكنولوجيا غير جراحية لا يعني أنها خالية من المخاطر. إنه يثير مخاوف خطيرة تتعلق بالخصوصية ، بما في ذلك إمكانية تحديد الأفراد من عينات الكلام المجهولة ، وأن الأنظمة قد تلتقط بدون قصد محادثات خاصة ، وأن المعلومات الطبية الحساسة يمكن بيعها أو مشاركتها أو اختراقها أو إساءة استخدامها.

إذا لم يتم تنظيم التكنولوجيا بشكل صحيح ، فهناك خطر يتمثل في أن شركات التأمين أو أصحاب العمل قد يستخدمون هذه الأنظمة لتحليل عينات الكلام دون موافقة صريحة أو للحصول على معلومات صحية شخصية ، وربما يميزون ضد عملائهم أو موظفيهم.

ثم هناك خطر دائم للإيجابيات الكاذبة والتشخيص الزائد. يقول رودزيتش: "علينا أن نكون واقعيين وندرك أن الكثير من هذا لا يزال بحثًا". "وعلينا أن نبدأ في التفكير فيما سيحدث عندما نضعه موضع التنفيذ".