美国国立卫生研究院（NIH）Bridge2AI计划近日发布全球首个专注语音健康标志物研究的多维度数据库——Bridge2AI-Voice v1.0，标志着人工智能在医疗诊断领域迈出革命性一步。该数据库通过系统化整合临床医学与语音生物特征，为科研人员提供经伦理审查的高价值研究资源。

多维度数据构建精准研究框架

本次开放的数据集涵盖北美五家研究中心采集的12,523组语音特征样本，涉及306名符合特定健康条件的受试者。区别于传统语音数据库，v1.0版本创新性地采用三级数据架构：

• 核心层：经处理的声学特征图谱（含频谱图等深度解析数据）
• 临床层：精准标注的疾病诊断信息与治疗记录
• 行为层：标准化的心理评估量表与人口统计学资料

聚焦六大疾病谱系

数据库重点收录五类影响语音特征的典型病症案例，包括喉部发声障碍、帕金森/渐冻症等神经系统疾病、抑郁焦虑等心理障碍、哮喘等呼吸系统疾病，以及儿童语言发育障碍群体，为跨学科研究提供全景视角。

NIH Bridge2AI项目首席技术官表示：”语音作为非侵入式生物标记物具有独特优势，该数据库将加速AI模型在早期筛查、疗效评估领域的突破。通过去隐私化处理的特征数据，既保障受试者权益，又确保研究可重复性。”

目前，全球研究机构可通过指定平台申请数据访问权限。项目组透露，未来版本将逐步扩展至多语种语音样本及动态健康监测数据，构建贯穿”声音-疾病”关联研究的生态系统。