来源：分析测试百科网

　　最近一项研究展示了“数据可听化”是如何改进目前干细胞光谱学分析中的所用到的标准技术。

　　“数据可听化”

　　“数据可听化”近年来在众多领域得到广泛应用，例如医学、天体物理和人机交互等。它的原理是依赖听觉感知，运用非语音信号包括声音的频率、音色、音调等来传达信息，大大降低了视觉负荷。

　　那么如果将其应用于疾病诊断，又将会呈现出何种发展，引领何种趋势呢？

　　用GPs读取干细胞数据转化成的声音信号，这是近期无创性癌症诊断的又一突破性研究进展。

　　癌症诊断行业发展了6年之久，这一大胆的创造性想法具有难以预估的重大意义。

　　这对癌症诊断究竟意味着什么呢？

　　传统的癌症诊断包含活体组织检查，需要将采集的组织器官送去实验室并等待结果，这费时费力。未来，GPs将应用声音反馈装置现场诊断特定类型的癌症，通过对患者进行扫描然后检查特殊的声音信号。通过即时的医疗反馈，GP能够做出一个快速准确的诊断结果。

　　众所周知，切除癌变组织时，哪怕是一点点遗漏都是极其危险的。而通过声音诊断工具扫描得到的信号数据，医生可以立即识别出是否有癌细胞残留，这比目测更加直观可靠。这在另一层面上为手术提供了援助，解放了医生的双眼，并且减少了手术的用时以及癌变组织残留的危险。

　　目前的光谱学方法包含向细胞内部发射激光进而观测其反应。然而，结果的分析和计算通常需要复杂的计算机程式以及肉眼的观察，这种方法也存在时间耗费的缺点，不能得到实时反馈结果。

　　通过声音信号将这些数据分类，更容易精确地区分不同种类的细胞，从而让研究人员在大量数据之中更加快速得搜寻有价值的数据。

　　初步研究已公布在了第20届国际听觉显示会议（International Conference on Auditory Display，ICAD）上，这次会议是来自欧洲科研教育网、伯明翰城市大学、中央兰开夏大学的多方合作。

　　这项研究的领导者，来自伯明翰城市大学数字媒体技术学院的研究人员Ryan Stables说：“这个方法与金属探测器十分相似，它做到了实时鉴别癌症特征，因此我们期望通过对它的进一步完善来改变命运。我们目前也在尝试探索不同种类的数据，希望它不仅能够用于癌症的检测，同时也能进行其它的疾病诊断。”

　　欧洲科研教育网的产品经理Domenico Vicinanza是负责数据可听化的处理，这一过程通常需要高速运转的网络来分配大量数据。他说：“我的工作职责就包括探索开发数据处理的新方法。这项研究对于改善人民生活质量来说具有绝佳的发展潜力，是现今社会化挑战的一个绝好机会。”

　　他说：“从实用角度来说，如果长时间听单一声音是非常难受的，因此我可以保证这些声音绝对是可以接受的，并且从某种程度来看是十分有趣的。”