根據英國《自然·醫(yī)學》雜志8日在線發(fā)表的一篇論文,一款人工智能在接受上萬張真實患者面部圖像訓練后,能夠以高準確率識別罕見的遺傳綜合征。科學家同時強調,由于個人面部圖像是敏感但易得的數據,因此必須小心處理,以防該技術的歧視性濫用。
各種遺傳綜合征會表現出獨特的面部特征,它們可以幫助臨床醫(yī)生進行診斷。但是,可能的綜合征數量巨大,要正確識別并非易事。利用人工智能或能幫助診斷遺傳綜合征,但是早期關于這種可能性的研究所采用的訓練數據集規(guī)模不大,僅能識別少量綜合征。
此次,美國FDNA分析技術公司研究人員雅龍·古羅維奇及其同事使用17000多張患者的面部圖像,訓練了一款深度學習算法,所有這些患者被確診的遺傳綜合征總計達幾百種。研究中所使用的圖像來自一個社區(qū)平臺,臨床醫(yī)生會把患者的面部圖像傳上去。研究團隊利用兩個獨立的測試數據集測試人工智能的表現,每一個數據集都包含數百張之前經過臨床專家分析的患者面部圖像。對于每一張測試圖像,人工智能按照一定順序列出各種潛在的綜合征。
在兩組測試中,在90%左右的情況下,人工智能提出的前10條建議中都包括了正確的綜合征,這超過了臨床專家在另外三個實驗中的表現。雖然這項研究采用的測試數據集規(guī)模相對較小,而且沒有和其他已有的識別方法或人類專家進行直接比較,但是研究結果表明,人工智能有望在臨床實踐中,輔助罕見遺傳綜合征的優(yōu)先級劃分與診斷。
研究人員表示,目前還需要開展進一步的研究來優(yōu)化人工智能的識別能力,并且與其他診斷方法做對比。(張夢然)
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