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不外以往停止語音特性編碼非常耗時且需求臨床專業常識，但新的研討中所利用的辦法不需求這些特征。Kris Saha傳授、Jan Greenberg傳授、Audra Sterling傳授、Marsha Mailick傳授和研討生Arezoo Movaghar結合設想了初始的機械進修算法，該算法能夠智能的將患者辨別為兩組：患者有照顧懦弱X染色體的母親和未照顧的母親。研討職員基于灌音和機械進修算法還創立了言語和認知功用的列表，比方記載中句子的均勻長度或添補停息的數目，比方“嗯”“啊”或“哦”（“um,” “ah,” or “oh.” ）的發音辦法，這些特性能夠十分有用的辨別兩組的差別。研討職員先闡發了100個5min母親議論得了脆性X染色體綜合征后代的灌音，隨后闡發了別的100個自閉癥譜系停滯兒童的母親的灌音。今朝按照這些明顯的特性，機械進修算法精確度能夠高達81%。按照研討職員的測算，與零丁利用基因檢測比擬，利用機械進修的篩查辦法在人群中診斷出1000名晚期脆性X染色體漸變患者能夠節流超越1100萬美圓。在Marsha Mailick傳授看來，該項研討是邁向更快、更具本錢效益的挑選歷程的第一步，他們方案擴展對其別人群的挑選，比方具有懦弱X染色體的男性。Kris Saha傳授則暗示，這項研討中開辟的機械進修算法不范圍于脆性X染色體診斷，將來也能夠用于診斷其他與遺傳相干的疾病。研討生Arezoo Movaghar則期望簡化搜集數據的方法，他正在開辟小我私家醫療成績的APP，能夠追蹤5min的語音樣本、數據以至能夠來自手機或家庭小型聲響的音頻記載，然后讓機械進修算法事情，以完成數據搜集的目的。（原標題問題：兇猛了我的AI！5min灌音便可診斷遺傳疾病，比僅利用基因檢測要自制）

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