假設個案有焦慮症、憂鬱症等心理健康問題，但就醫後也未發現有這類病症時，該怎麼辦？接受心理諮商等治療後，依舊難以滿足需求時，個案又該如何是好？
以上，成為美國心理健康新創 Kintsugi 想要透過語音生物標記技術（voice biomarker technology）來解決的問題。
2019 年，前 TechCrunch Disrupt 和 RSA 創新沙盒得主 Grace Chang 、機器學習科學家 Rima Seiilova-Olson 一起創辦了這家公司 Kintsugi 。他們更陸續在 2021 年種子輪拿到 800 萬美元、2022 年 A 輪中拿到 2000 萬美元。
Kintsugi 這個詞有日本工藝「金繕」的意思。它是使用天然漆修復破碎的陶瓷，並在缺陷裂縫之處表面敷上金粉或金箔。不隱藏損壞或裂痕，是金繕的特別之處，象徵著在不完美中尋找美。
因此，兩位創辦人希望藉由「金繕」的哲學，帶進心理健康領域中。讓大眾能夠接受自己的缺陷或不滿意的地方，進而發現自己獨特的價值。
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Kintsugi 如何靠語音標記技術運作？
Kintsugi 想要解決的問題是，填補醫療診斷的落差。簡單來說，幫助醫生找出有心理健康狀況、需要諮商、臨床等資源介入的個案。
這和兩位共同創辦人的經驗有關。他們都曾經歷憂鬱的時期，卻難以得到臨床的幫助。於是，這也讓他們也從工程師的角度，來思考該如何解決這樣的問題。
至於如何運作的？和 Siri 和 Alexa 不同，Kintsugi 會透過由龐大語音樣本所構成的人聲生物標記系統，開始針對個案的韻律、語調、音高等說話方式進行分析，而不是說話內容。
辛辛那提大學醫學院心理學家 Maria Espinola 告訴《紐約時報》，「憂鬱症患者說話上會有較多的停頓、語調扁平、降低音調和音量。」
Grace Chang 表示，「個案只要花 20 秒隨興暢談，我們就能以 80% 的準確率檢測到用戶是否正經歷焦慮或憂鬱症。」
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無法迴避 AI 人工智慧的偏見議題
靠著語音生物標記技術分析用戶語調、韻律等，來進一步辨認憂鬱、焦慮等病症。現實確實存在醫療診斷的落差，但目前這項語音標記技術真的可彌補落差嗎？
醫院、診所等醫療機構，無疑會是 Kintsugi 的目標客群，直接對向企業端的產品。他們目前正尋求 FDA 的核准，希望能讓旗下產品成為心理疾病的診斷工具。
但實際上，語音標記技術能否確實找出憂鬱、焦慮症患者，仍有質疑聲浪。質疑系統對特定地區、特定口音的個案會不會有偏見等。
過去，Amazon 推出健康追蹤手環 Amazon Halo 就存在 AI 人工智慧對有色人種、女性的偏見與歧視問題。該產品可記錄用戶聲音、語調等，會進一步分析聲音特性，並提供改善語調的建議等。
研究語音標記技術超過 7 年、普林斯頓大學人類學助理教授 Beth Semel 表示，「AI 人工智慧辨識語音生物標記技術的能力往往被誇大了，或者掩蓋這類系統高度主觀的過程。」
雖在技術上仍需跨越系統偏見的議題，但若從整體心理健康趨勢來看，大眾對心理健康的關注是上升的。尤其，在疫情間有越來越多人感受到焦慮、憂鬱等負向心理狀態，疫後讓更多人開始關注自身心理健康。
從數據面來看，根據世界衛生組織報告指出，全球約有 5% 的成年人患有憂鬱症，約為 2.8 億人。其中，每年又有 70 萬人因憂鬱症而自殺。
語音標記技術的健康市場，也存在多家競爭者。像是Winterlight Labs、Ellipsis Health 和 Sonde Health 等近來都籌到資金。未來 Kintsugi 會否成為院所診療工具，甚至規模化，都還得看臨床實際成果。
參考資料
Depressed? This algorithm can tell from your voice tone (techcrunch.com)
“Voice biomarker” tech analyzes your voice for signs of depression (axios.com)
