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AI当医生:“看脸”识疾病

更新时间:2019-01-13 00:31:00    来源:腾讯新闻版权合作-信息时报    手机版

AI当医生:“看脸”识疾病

腾讯新闻版权合作-信息时报 2019-01-13 00:31

DeepGestalt首先识别患者面部的五官,然后将图像裁剪成100×100像素大小的区域。接下来,使用深度卷积神经网络对这些区域进行评估,分析每个综合征的概率。然后它综合整个图像的数据给出一个预测。

Face2Gene手机应用的使用示范。

(上接B01版)

训练AI 需要庞大数据库

要研发这样的深度学习算法需要相当大的训练数据集。FDNA通过出版物和公共数据集收集了这些数据,也通过向临床医生发布一个名为“Face2Gene”的应用程序来收集数据。

发布App收集数据

去年秋天,FDNA首席执行官德克尔·盖尔布曼是这样介绍Face2Gene的:这款应用实际上是一个平台,可以通过移动应用商店和网络访问。

使用这款应用,医生需要拍摄病人的照片,然后将照片上传到App上。DeepGestalt扫描了这张照片,并从该公司的专有数据库中为医生提供了一份兼容诊断的排名表。这款应用还可以帮助医生解答问题,添加更多特征的表型数据,进一步完善结果。如果可能的话,医生可以通过增加一个最终诊断来结束这个循环。

医生输入的数据,在盖尔布曼口中所称的“良性循环中”训练了深度学习算法。

“我们从上传的数据中受益,他们也从这项技术中受益。所以这是一种共生关系。我们继续向‘回头客’提供技术,让他们明白,如果他们给我们反馈,技术就会从反馈中学习,变得更好。”他解释说。

盖尔布曼说,Face2Gene的使用一直在增长,许多用户在涉及基因部的临床数据或病历时,已经开始依赖该应用程序。

准确率不断提高

事实上,FDNA关于人工智能诊断技术的发展并非一蹴而就。2014年,FDNA推出Face2Gene这一脸部疾病识别产品,那时,可以帮助识别大约50种已知的遗传综合征。

到2015年,FDNA引入了深度学习算法和英伟达的CUDA通用并行计算架构。当时,FDNA计划将Face2Gene的诊断准确率从25%提升至40%。

据FDNA公司介绍,他们用了三年的时间在Face2Gene平台上收集了15万名患者的面部数据。这次研究的17000多张面部图像正是出自这个数据库。

Face2Gene的使用方法是将病人的人脸照片与确诊病人的照片进行比对,再根据患病的可能性,从高到低给出一系列潜在的诊断。患者还可以通过手机App将自己的照片上传到服务器,以获取初步的诊断结果。

关键是使用幼儿图片

明迪希儿童健康与发展研究所所长、西奈山伊坎医学院教授Bruce Gelb博士指出,这篇论文只使用了一组幼儿的图像,这一选择可能为算法的成功奠定了基础。

“面部特征在蹒跚学步的儿童或幼儿身上最为明显,这种特征在青春期就会逐渐消失——在进入成年期之前。”他说。

不过,他承认,该算法的成功率令人印象深刻,对于那些对特定遗传特征没有高度专业知识的临床医生尤其有用。

“使用FDNA这样的工具可以让临床医生知道他们应该让实验室检测哪些基因。”古罗维奇说,“如果你正确地考虑表型,你就能增加诊断的几率。”

他说,人类做不到这一点。“有些遗传学家尝试过这样做。他们不能,我们可以。”

隐私顾虑

如何避免歧视性滥用

除了令人刮目相看的结果和新的潜在用户,论文作者还强调了一些注意事项和关注的领域。这些实验的基本假设都是病人确实患有综合征,如果是正常人,那应当另外处理。

他们还警告了滥用这项技术的风险。“表型数据是敏感的患者信息,基于此的歧视受到反基因歧视法的限制。与基因组数据不同,面部图像很容易获取。减轻滥用的有效监控策略,可包括通过区块链技术向使用DeepGestalt应用程序的用户添加数字足迹等。”

确实,人脸图像是敏感且容易获取的数据,若使用不慎,看脸识疾病的技术将引发歧视等伦理问题。如果面孔能够揭示基因的细节,那么雇主或保险公司等就可以秘密地利用这些技术,歧视那些可能患有某些疾病的人。

三年前,上海交通大学教授武筱林训练出了可以看脸识罪犯的人工智能系统,准确率达到86%。当时,这项研究引发了广泛争议,也遭受了纷至沓来的批评。不少学者认为该研究充满了歧视和误导,将给无辜的人们带来巨大的麻烦。

也许是因为这样的前车之鉴,FDNA最新研究的作者指出,应防止DeepGestalt技术的歧视性滥用。古罗维奇说,这个技术只开放给临床医生运用。

格里普说,出版论文的重要性在于激发想象力,而非其他。

“最重要的是,这是人工智能如何应用于病人表型的一个例子。这个工具将变得越来越有价值。这个仅是观察面部特征,但对病人来说还有很多。你可以用类似的工具来观察X光片或视网膜的照片。”她说,“这只是一个例子。人工智能方法还可以为下一代表型带来许多其他功能。”

(下转B03版)

(下转B03版)


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