虽然人类非常擅长识别模式，但新技术往往要彻底得多。精密仪器的设计可以识别人眼或人耳无法感知的异常情况，但仍能表明病人出了问题。在某些情况下，这些异常甚至可以被称为生物标志物。根据美国国家卫生研究院的一个小组在2001年制定的定义，生物标志物是”一种可客观测量和评估的特征，是正常生物过程、致病过程或对治疗干预的药理反应的指标”。
生物标志物已被用于多个医学领域（例如，检查空腹血浆葡萄糖以检测糖尿病），但神经学和精神病学仍在很大程度上依赖于患者的自我报告。当病人感到抑郁、焦虑或有记忆问题时，他们会描述这些症状。临床医生还没有一个地方可以确认病人向他们传达的信息。
但这种情况可能会改变。
通过声音识别精神疾病
利用粒度越来越细的语音分析软件的新技术发现，病人的声音可能包含多种生物标志物，而这些标志物远远超出了病人说话的内容。这一点不足为奇。当亲人感觉不舒服时，即使是通过电话，您通常也能听出来。事实上，早在20世纪20年代，研究人员就发现，抑郁症患者说话的速度往往比健康对照组慢、单调，音调也更低。与此同时，情绪比较激动或正在经历狂躁或躁狂发作的患者说话时往往比较狂热–气喘吁吁，而且音量往往很大。
音调、语速和音量等指标都可以通过智能手机进行分析，以评估抑郁症状的存在及其严重程度。同时，人们还发现，说话时的断音、清嗓子、声音嘶哑的增加以及音调的降低与皮质醇等压力荷尔蒙的增加有关，而皮质醇等压力荷尔蒙的增加可能表明焦虑的增加或与创伤后应激障碍有关的症状。
最令人兴奋的也许不仅仅是技术已经发展到足以检测声音的变化，并将其与人的心理健康变化联系起来。而是这些新工具所能达到的精确程度。在某些情况下，它们可以识别出患者声音中细微到人类无法察觉的变化。此外，这些微妙的变化往往发生在症状完全显现或危机出现之前，因此可以进行早期干预。
对于患有躁郁症或精神分裂症等严重顽固性精神疾病的患者来说，这是一项改变生活的技术。
声乐生物标志物与神经学
类似的技术似乎也适用于神经学领域，因为帕金森病、阿尔茨海默病甚至多发性硬化症等疾病的患者往往会改变说话模式。一个相对明显的例子是，轻度神经认知障碍患者或阿尔茨海默氏症初期患者往往会表现出找词困难，但研究人员也发现，这些患者在说话时会增加填充词（如嗯、呃、呃）的数量，简化语法和选词，语速也会更慢。
在帕金森病的病例中，估计有78%的患者在疾病进展的早期阶段会出现音调变化和发音不准确等不规则现象，这些现象往往出现在其他症状变得明显之前。在多发性硬化症中，构音障碍（用于说话的肌肉无力）被发现是一种常见的疾病早期表现，这表明定量声学评估可用于监测疾病的进展。
临床应用和局限性
随着人工智能在临床中越来越普及，越来越多的患者依赖于健康应用程序，监测声音生物标志物的技术似乎也将越来越普遍。在接受治疗时，新患者可能不会要求书面回答，而是使用一款应用程序进行口头回答，然后该应用程序会分析他们的语音。这可以在候诊室或舒适的家中完成。然后，分析结果可以传递给临床医生。
再举个例子，治疗师可能会遇到这样的双相情感障碍患者，他们并不知道自己正在经历躁狂前兆–在躁狂发作完全出现之前，他们的行为、情感或认知会发生变化–即使他们正在从事越来越危险的行为。如果治疗师能在一通电话、一次治疗，甚至每天使用应用程序进行签到后，通过声音分析来提醒患者这些症状的发展，治疗师就有可能进行干预，阻止患者做出极端鲁莽的行为，比如伤害自己或他人、花光银行账户里的钱或触犯法律。此外，治疗师还可以这样做，而不必密切监视患者的行为，也不会侵犯他们的隐私。
重要的是要记住，这类技术和应用程序只是工具，而这些工具只有在使用得当的情况下才会有效。作为临床医生，它们当然可以帮助我们努力为每位患者做出最快速、最准确的诊断。但是，它们不能也不应该取代经验丰富的临床医生的判断力和专业知识。
目前，这些技术还远未在主流临床环境中得到采用，它们的整合需要患者和临床医生的共同认可。