未來,掃下你的臉,可能就知道你得啥病了。。。 沒在瞎掰,最近的一項(xiàng)研究成果,還真讓咱看到了一點(diǎn)眉目。 北大的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì),搞出來一個(gè) AI ,說是用熱成像儀掃一下臉,就能檢測出有沒有高血壓、糖尿病和脂肪肝等慢性病。 還能用它來預(yù)測我們的衰老狀況和健康狀況,之后用它來檢測心血管類的疾病,也不是沒可能。 可能跟大部分差友一樣,剛看到這個(gè)研究的時(shí)候,世超覺得這類研究頂多算個(gè)實(shí)驗(yàn)室成果。沒想到在查了之后發(fā)現(xiàn),這類技術(shù)科其實(shí)學(xué)家們早就在搞了,而且已經(jīng)有不少實(shí)際應(yīng)用的案例了。 就比如有不少護(hù)膚企業(yè),都整出了掃臉推薦產(chǎn)品的應(yīng)用,可以通過面部識別,幫用戶獲取皮膚狀況。 而且整個(gè)過程,還是基于皮膚病學(xué)分級系統(tǒng)進(jìn)行評定的,幾乎可以達(dá)到皮膚科醫(yī)生的級別。 甚至在前些年,他們還基于這個(gè)技術(shù)搞出來一個(gè)硬件,套在手機(jī)上面,就能讓攝像頭看到更多的面部細(xì)節(jié),幾分鐘就能給你遞出一份完整的皮膚研究報(bào)告出來。 除了識別最基礎(chǔ)的皮膚狀況外,人臉識別還能幫我們看不少其他的病。 早在 2014 年,美國有個(gè)名叫 FDNA 的企業(yè),已經(jīng)整出來一個(gè) “ 掃臉看病 ” 的應(yīng)用程序 Face2Gene 。 基本上關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域的都知道它們的大名,相關(guān)報(bào)道也不少。 它呢,光看臉就能對人進(jìn)行基因篩查,專門用來診斷各種罕見的遺傳綜合癥,還能附帶檢測一些自閉癥類的情緒疾病。 到現(xiàn)在為止,它能準(zhǔn)確識別出的,就有 300 來種疾病。 像是前幾年, Face2Gene 就提前幫一個(gè)小女孩診斷出了 Wiedemann Steiner 綜合征( 一種基因變異引起的罕見疾病 ),當(dāng)時(shí),各種典型的軀體癥狀都還沒顯現(xiàn)出來。 而且今年年初,日本針對它整了個(gè)研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn) Face2Gene 在篩查先天性變形綜合征的時(shí)候,準(zhǔn)確率能高達(dá) 85.7% 。 等于是醫(yī)生在診斷前,用它來當(dāng)個(gè)初篩工具都沒啥問題,也有不少醫(yī)院這么做了。 據(jù)泰晤士報(bào)消息,英國的一家醫(yī)院用 Face2Gene ,給兒童篩查基因疾病,能在幾秒內(nèi)就識別多種疾病的 2000 多種面部特征,給醫(yī)生們省了不少精力。 類似的技術(shù)還有很多,就在上個(gè)月,墨爾本大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)也整出來個(gè)工具,能通過識別面部肌肉,來判斷是不是中風(fēng)了,準(zhǔn)確率也高達(dá) 82% 。 還有在老齡化嚴(yán)重的日本,他們對 AI 輔助診斷的技術(shù)也是賊上心。 今年 CES 展上,日本電氣( NEC )的新產(chǎn)品還拿下了人工智能創(chuàng)新獎(jiǎng),只需要 10 秒,就能從一個(gè)人的臉上,估算出他的脈搏率、氧氣水平和呼吸頻率。 而且 NEC 還打算在多模態(tài)生物特征認(rèn)證上下更多的功夫,也就是說,不光要識別人臉,還要識別虹膜等等,好讓檢測的準(zhǔn)確率更上一層樓。 反正近些年來,識臉看病的產(chǎn)品是越來越多了,不過大伙們心里可能還都有這么一個(gè)疑問,光靠一個(gè)面部識別,是怎么看出這么多病的? 其實(shí)這還真有非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)證明,人臉的生長是由基因決定的,大概有 6000 多種基因,都和人臉的長相有關(guān)。 要是缺少某個(gè)基因,或者其中一個(gè)基因突變了,也都會(huì)立馬反映在人臉上,比如影響眉毛、鼻底或者臉頰的形狀等等。 并且按照理想狀況,光靠面部識別,就能診斷出像唐氏綜合征、兒童早衰癥等上千種基因類疾病。 但在一般情況下,咱提到的這些細(xì)微變化,光靠肉眼可能連醫(yī)生都察覺不到,而相較之下, AI 就敏感得多了。 就拿 Face2Gene 來說,它能在極短的時(shí)間內(nèi),對面部數(shù)據(jù)進(jìn)行幾百萬次運(yùn)算,包括眼睛有多斜、瞼裂有多窄、耳朵有多低等等,它都能詳細(xì)的量化分析,進(jìn)而列出可能的疾病。 另外,面部各個(gè)區(qū)域的溫度,也會(huì)根據(jù)不同的疾病有微小的變化,像是咱開頭提到的識別高血壓和糖尿病,就是基于這個(gè)原理。 它會(huì)先通過熱成像儀掃描出人臉部的 3D 圖像,再根據(jù)不同區(qū)域的溫度狀況,預(yù)測可能出現(xiàn)的慢性病。鼻子變冷和臉頰變暖就是血壓升高的明顯跡象。 當(dāng)然,用 AI 面部識別看病,可不是說要把醫(yī)生給取代掉,本質(zhì)上它還只能起到幫醫(yī)生們做特定疾病初篩的作用。 原本判斷一個(gè)疾病,可能要把和面部表情相關(guān)的 6000 多種基因全都篩查一遍,要是用上 AI ,在它的排查下,通常檢查一兩種基因就能搞定。 但話又說回來, AI 要實(shí)現(xiàn)這些的前提,除了有強(qiáng)大的算法外,還得有充足的患者數(shù)據(jù)。 而這是這類 AI 現(xiàn)在要解決的頭等大患。還是 Face2Gene ,雖然它識別某些基因疾病的準(zhǔn)確率已經(jīng)相當(dāng)高了,但也僅限于白人患者,要是換個(gè)膚色或種族的患者,就不一定能診斷出來了。 有這么大差別的原因也很簡單,因?yàn)樗脕碛?xùn)練的數(shù)據(jù)庫里,大部分都是歐美那邊的白人患者,很少有其他膚色或種族的數(shù)據(jù)。 像是在歐美那邊,判斷唐氏兒的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)就是看眼睛是不是向上傾斜的,而在東南亞,很多正常人的眼睛也有這個(gè)特征。 所以針對不同種族和膚色的患者, AI 算法也還是得設(shè)定好對應(yīng)的評判標(biāo)準(zhǔn)。 但不管怎么說, AI 看臉識別病總歸是利好你我他的技術(shù)。 世超倒真挺期待在手機(jī)里上線這類 App 的,掃個(gè)臉就能看病,那多方便啊。。。 本文來源:差評 |
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