Kintsugi关闭商业运营，开源用于抑郁焦虑检测的语音生物标志物AI
初创公司Kintsugi正在关闭其商业运营，并将其用于检测抑郁和焦虑的AI语音生物标志物技术开源，原因是FDA监管流程的高成本和漫长周期使其商业模式难以为继。该公司的AI模型通过分析20秒自由发言中的声学信号，在健康支付方试验中显示出比标准问卷显著更高的抑郁检测率。此次开源旨在赋能全球研究，推动语音生物标志物在心理健康领域的应用。
Kintsugi，一家开发用于检测抑郁和焦虑的AI语音生物标志物技术的初创公司，正在关闭其商业运营，并将其研究和技术发布到公共领域。该公司的AI模型通过分析语音中的声学信号来识别临床痛苦标记，但面临美国食品药品监督管理局（FDA）监管流程的高成本和漫长周期，使得风险投资支持的商业模式难以为继。
语音作为一种有前景的健康监测生物标志物正受到关注。科学家们利用人工智能分析音调稳定性、声音清晰度和声学噪声的微妙变化，这些变化人耳可能难以察觉。这些变化可能指向良性声带结节、息肉甚至喉癌的早期迹象。AI可以在通常发现之前更早地标记异常，有可能作为首轮筛查工具，促使更早进行临床检查。这种方法是向被动、持续健康监测转变的一部分，智能手机和智能音箱等设备捕捉语音数据，AI学习个体的正常模式以标记偏差。
Kintsugi的平台使用新颖的机器学习和深度学习，仅需20秒的自由发言即可识别临床抑郁和焦虑。该模型与语言无关，并通过分析患者说话的方式而非内容来保护隐私。在一次与一家大型健康支付方的部署中，标准患者健康问卷仅显示3%的成员有抑郁，但Kintsugi的语音生物标志物AI在最近出院的急诊科和产科患者中检测到33%的中度至高度抑郁和14%的重度抑郁。
尽管取得了这些成果并与健康提供者和支付方建立了商业关系，FDA De Novo 510(k) clearance的费用对这家风险投资支持的初创公司来说过于高昂。该公司在2021年获得了800万美元的种子资金，2022年获得了2000万美元的A轮融资，最终决定将技术开源，以便全球科学家社区能够在不设置专有壁垒的情况下推进基于语音的识别、分诊和监测。