人工智能看臉識(shí)疾病 檢查出來的結(jié)果準(zhǔn)確率也是相當(dāng)?shù)母?

責(zé)任編輯:zsheng

2019-01-08 10:37:36

摘自:光明網(wǎng)

約有8%的世界人口受到遺傳綜合征的困擾,此類患者往往具有可識(shí)別的面部特征。然而,遺傳綜合征的診斷過程卻出奇陳舊,大多數(shù)時(shí)候需要醫(yī)生手工測量面部特征之間的距離。

約有8%的世界人口受到遺傳綜合征的困擾,此類患者往往具有可識(shí)別的面部特征。然而,遺傳綜合征的診斷過程卻出奇陳舊,大多數(shù)時(shí)候需要醫(yī)生手工測量面部特征之間的距離。1月7日,總部位于波士頓的人工智能公司FDNA發(fā)布了一項(xiàng)最新研究,他們發(fā)現(xiàn),通過訓(xùn)練數(shù)萬張真實(shí)的患者面部圖像,人工智能能夠以較高的精度從人臉照片中識(shí)別出罕見遺傳綜合征。

這項(xiàng)研究題為《通過深度學(xué)習(xí)識(shí)別遺傳疾病的面部表型》(IdentifyingFacialPhenotypesofGeneticDisordersUsingDeepLearning),發(fā)表于《自然-醫(yī)學(xué)》雜志?!蹲匀?醫(yī)學(xué)》雜志評(píng)價(jià)稱,盡管這項(xiàng)研究的測試集相對較小,但其結(jié)果表明人工智能可能有助于診斷罕見遺傳疾病。論文的第一作者亞龍·古羅維奇(YaronGurovich)及其同事利用17000多張面部圖像訓(xùn)練了一種名為DeepGestalt的深度學(xué)習(xí)算法。

DeepGestalt結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法,是一種新型面部分析框架,能夠分辨出數(shù)百種遺傳綜合征的面部表征。上述17000張面部圖像代表了超過200種的綜合征,例如先天性胸腺發(fā)育不良、全前腦畸形、魯賓斯坦-泰比綜合癥、胎兒酒精綜合癥等。在這項(xiàng)研究的兩組獨(dú)立測試集實(shí)驗(yàn)中,人工智能算法被要求列出每張面部圖像可能代表的綜合征,并按不同綜合征的概率依次排序。

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