基于语音数据预测多维度疲劳：一项针对倒班工人的纵向研究

npj Digital Medicine 发表的一项纵向研究表明，利用简短的瞬时副语言语音特征可有效预测倒班工人的急性与慢性多维度疲劳。研究纳入了来自6个国家的1197名倒班工人，在两周内开展每日两次的密集采样；横断面分析显示其对当前睡眠剥夺及自评嗜睡程度具有良好预测表现。个体内分析进一步显著提升了检测能力，能够捕捉更具主观性的持续身心衰竭，为高危人群提供了一种低负担且可靠的数字健康监测手段。