紧急呼叫中的声音密码：声学特征与社会特质推断对医疗优先决策的影响

本研究针对医疗急救调度中非临床因素（如声学参数、性别、情绪效价/唤醒度及社会特质推断）如何影响护士优先级决策偏差的问题，通过分析意大利468例偏离算法的紧急呼叫录音，结合美国/意大利听众对声音特征的评估，发现性别偏见（低估女性呼叫）、声学特征（基频F0、谐噪比HNR）及社会特质（支配性/吸引力）与误判显著相关，为减少急救决策中的隐性偏见提供了实证依据。

　　

在医疗急救领域，每一秒的决策都可能关乎生死。然而，当护士通过电话评估紧急情况时，除了临床信息，呼叫者的声音特征是否会影响他们的判断？这项发表在《SLAS Technology》的研究揭示了声音中隐藏的"偏见密码"——从声学参数到社会特质推断，这些非临床因素如何悄然改变急救优先级的决策天平。

研究背景充满现实矛盾：尽管急救调度系统采用算法推荐优先级，但护士常会基于主观判断调整级别。疫情期间，意大利急救呼叫量激增41%，决策压力进一步放大。已有研究表明，医生会因患者面部可信度影响治疗选择，但声音——这个急救调度中最直接的交互媒介，其作用机制尚未明确。研究者提出核心问题：当呼叫者的声音听起来更紧张、更低沉或更不可信时，会如何扭曲本应客观的医疗决策？

为解决这一问题，研究团队采用多维度方法：首先从意大利博洛尼亚118急救中心获取2019-2020年468例偏离算法决策的呼叫录音，排除多人通话等干扰因素后，提取3秒左右的语音片段。通过Praat软件量化8项声学参数（如基频F₀、谐噪比HNR）。随后设计三阶段实验：美国听众（Sample 1，n=370）评估听不懂的意大利语呼叫的声音特质；意大利听众（Sample 2，n=212）评估可理解语义的原始录音；探索组（n=338）评估语音倒放处理后的片段（保留声学特征但消除语义）。所有参与者均用9级量表评定情绪维度（效价/唤醒度）和社会特质（可信度/支配性等）。最后通过分层回归分析决策准确性、错误类型（高估/低估优先级）与响应时间的关系。

研究结果呈现丰富发现：

性别偏见与病理因素

女性呼叫者的优先级被低估概率显著增高（OR=0.32，p=0.007），印证了医疗系统中长期存在的性别差异。COVID-19相关呼救则更易被高估（OR=5.95），反映疫情初期对呼吸道症状的过度警觉。

声学特征的决策影响

高频声音（高F₀）与高谐噪比（HNR）的声音更易触发优先级高估。前者可能被解读为焦虑信号（如基频每增加1Hz，高估概率上升1.01倍），后者则与声音稳定性正相关，暗示呼叫者状态可靠。

社会特质的隐性作用

在美国样本中，支配性（OR=1.63）和吸引力（OR=1.70）评分高的声音显著关联高估决策。这揭示"声音魅力效应"——如同面容吸引力影响医患互动，有魅力的声音也可能获得非临床优势。

语义理解的调节效应

能理解内容的意大利听众表现出不同模式：高唤醒度（OR=5.03）和积极效价（OR=5.41）的声音更易被高估。说明当语义介入时，情绪强度而非声学特征成为主导因素。

响应时间的决定因素

疫情期间决策耗时更长（β=0.14，p=0.002），低可信度声音延长判断时间13%，而负价词汇（如"心脏病发作"）加速决策，体现语义紧急程度对认知资源的直接调动。

讨论部分指出双重机制：在无语义处理时，人类依赖进化保守的声学线索（如高频=脆弱性）快速判断；当理解内容后，情绪效价成为更复杂的决策锚点。这解释了为何美国听众受支配性特质影响更大，而意大利听众更响应情绪维度。研究创新性地将声音科学扩展到高风险的医疗决策领域，证明即使专业训练也难以完全消除的认知捷径。

该研究的现实意义深远：急救调度算法可整合声学参数预警系统，标记可能引发偏见的声音特征；培训课程应加入"听觉偏见"模块，特别关注性别与情绪表达的交互影响。正如作者强调，当生命悬于一线时，决策应基于心跳而非声调——这项研究为构建更公平的急救响应体系提供了科学基石。