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人工智能利用面部图像识别遗传综合征
2019年1月9日 来源: 中国科学网

       1月8日,《自然—医学》在线发表的一篇论文指出,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以较高的准确率识别罕见的遗传综合征。但是,研究人员表示,还需要开展进一步的研究优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法作对比。


       各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。

   

       FDNA公司的Yaron Gurovich及同事使用17000多张患者的面部图像训练了一套深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像上传于此。

     

       研究人员利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。两组测试中,在约90%的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外3个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。


       研究人员指出,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。


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