uutiset

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Jatkossa, jos skannaat kasvosi, saatat tietää, mikä sairaus sinulla on. . .

Ei hölynpölyä, tuore tutkimustulos antoi meille todella vihjeitä.

Pekingin yliopiston tutkimusryhmä on kehittänyt tekoälyn, joka skannaa kasvot lämpökameralla ja voi havaita, onkoKrooniset sairaudet, kuten korkea verenpaine, diabetes ja rasvamaksa。

Sen avulla voidaan myös ennustaa ikääntymistämme ja terveydentilaamme, eikä sen avulla ole mahdotonta havaita sydän- ja verisuonitauteja tulevaisuudessa.

Ehkä useimpien ystäviensä tapaan Shichao ajatteli ensimmäistä kertaa tämän tutkimuksen nähdessään, että tällaista tutkimusta voidaan pitää vain laboratoriotuloksena.Yllättäen tarkistuksen jälkeen huomasin, että tutkijat ovat jo työstäneet tällaista tekniikkaa jaKäytännön sovellustapauksia on jo monia.

Monet ihonhoitoyritykset ovat esimerkiksi kehittäneet sovelluksia, jotka skannaavat kasvoja ja suosittelevat tuotteita, jotka voivat auttaa käyttäjiä saamaan iho-ongelmia kasvojentunnistuksen avulla.

Lisäksi koko prosessi arvioidaan dermatologian luokitusjärjestelmän perusteella, joka voi saavuttaa melkein ihotautilääkärin tason.

Vielä muutama vuosi sitten he kehittivät tähän tekniikkaan perustuvan laitteiston, jonka voi laittaa matkapuhelimeen, jolloin kamera näkee enemmän kasvojen yksityiskohtia, ja täydellinen ihotutkimusraportti voidaan antaa muutamassa minuutissa. .

Perusteellisten ihosairauksien tunnistamisen lisäksi kasvojentunnistus voi auttaa meitä diagnosoimaan monia muitakin sairauksia.

Jo vuonna 2014 Yhdysvalloissa oli FDNA-niminen yritys, joka oli jo kehittänyt "skannaa kasvot lääkäriin" -järjestelmän.ApplicationFace2Gene 。

Periaatteessa jokainen, joka kiinnittää huomiota tähän kenttään, tietää nimensä, ja niihin liittyviä raportteja on monia.

Se voi tehdä tämän ihmisille vain katsomalla heidän kasvojaan.geneettinen seulonta, jota käytetään erityisesti diagnoosiinerilaisia ​​harvinaisia ​​geneettisiä oireyhtymiäja voi myös havaita joitain autistisia tunnesairauksia.

Toistaiseksi se voi tunnistaa tarkasti,Tautia on yli 300。

Esimerkiksi Face2Gene auttoi muutama vuosi sitten pikkutyttöä diagnosoimaan Wiedemann Steinerin oireyhtymän (harvinainen geneettisten mutaatioiden aiheuttama sairaus) Tuolloin tyypillisiä fyysisiä oireita ei ollut vielä ilmaantunut.

Ja tämän vuoden alussa Japani teki siitä tutkimuksen ja havaitsi, että Face2Genen tarkkuus synnynnäisen dysmorfisen oireyhtymän seulonnassa voi olla jopa 85,7%.

Se tarkoittaa, että lääkäreillä ei ole ongelmaa käyttää sitä alustavana seulontatyökaluna ennen diagnoosia, ja monet sairaalat ovat tehneet niin.

Timesin mukaan eräs brittiläinen sairaala käyttää Face2Geneä lasten geneettisten sairauksien seulomiseen. Se voi tunnistaa yli 2 000 eri sairauksien kasvonpiirrettä muutamassa sekunnissa, mikä säästää lääkäreiden energiaa.

Melbournen yliopiston tutkimusryhmä kehitti juuri viime kuussa myös työkalun, joka voi määrittää, onko aivohalvaus tapahtunut tunnistamalla kasvolihakset 82 prosentin tarkkuudella.

Ja Japanissa, jossa väestö ikääntyy vakavasti, he ovat myös erittäin huolissaan tekoälyavusteisesta diagnoositekniikasta.

Tämän vuoden CES-näyttelyssä NEC:n uusi tuote voitti myös Artificial Intelligence Innovation Award -palkinnon. Ihmisen pulssin, happitason ja hengitysnopeuden arvioiminen hänen kasvoistaan ​​kestää vain 10 sekuntia.

Ja NEC myös suunnitteleeMultimodaalinen biometrinen todennusOn ponnisteltava enemmän, toisin sanoen paitsi kasvojen, myös iiristen jne. tunnistamiseen, jotta tunnistustarkkuutta voidaan parantaa.

Joka tapauksessa viime vuosina kasvojentunnistukseen ja lääketieteelliseen hoitoon tarkoitettuja tuotteita on tullut yhä enemmän, mutta tämä kysymys saattaa silti olla mielessäsi:Kuinka voit tunnistaa niin monta sairautta yhdellä kasvojentunnistuksella?

Itse asiassa on olemassa erittäin tiukkaa tieteellistä näyttöä siitä, että ihmisen kasvojen kasvu määräytyy geenien avulla.On luultavasti yli 6000 geeniä, jotka kaikki liittyvät ihmisen kasvojen ulkonäköön.

Jos jokin geeni puuttuu tai jokin geeneistä on mutatoitunut, se heijastuu välittömästi kasvoille, kuten kulmakarvojen muotoon, nenän alaosaan tai poskiin jne.

Ja ihannetapauksessa pelkkä kasvojentunnistus pystyisi diagnosoimaan Downin oireyhtymän, progerian jne.Tuhansia lajikkeitaGeneettiset sairaudet.

Mutta yleisesti ottaen nämä mainitsemamme hienovaraiset muutokset,Edes lääkärit eivät välttämättä pysty havaitsemaan sitä paljaalla silmällä., verrattuna, tekoäly on paljon herkempi.

Otetaan esimerkiksi Face2Gene. Se voi suorittaa miljoonia laskelmia kasvotiedoista hyvin lyhyessä ajassa, mukaan lukien kuinka vinot silmät ovat, kuinka kapeat silmäluomet ovat, kuinka matalat korvat ovat jne. Se voi mitata sen yksityiskohtaisesti. Analysoi ja luettele mahdolliset sairaudet.

Lisäksi kasvojen eri alueiden lämpötila vaihtelee hieman eri sairauksien mukaan. Esimerkiksi alussa mainittu korkean verenpaineen ja diabeteksen tunnistaminen perustuu tähän periaatteeseen.

Se skannaa ensin 3D-kuvan henkilön kasvoista lämpökameran läpi ja ennustaa sitten mahdolliset krooniset sairaudet eri alueiden lämpötilaolosuhteiden perusteella. Kylmä nenä ja lämpimät posket ovat merkkejä kohonneesta verenpaineesta.

Tekoälyn kasvojentunnistuksen käyttäminen lääkärin käyntiin ei tietenkään tarkoita lääkäreiden korvaamista Pohjimmiltaan sillä voi olla vain merkitystä.Auta lääkäreitä suorittamaan alustava seulonta tiettyjen sairauksien varaltarooli.

Alun perin sairauden arvioimiseksi saatetaan joutua seulomaan yli 6 000 ilmeisiin liittyvää geeniä.

Mutta jälleen kerran, jotta tekoäly voi saavuttaa tämän, sen on lisäksi oltava tehokkaita algoritmejaVaraa riittävästi potilastietoja。

Ja tämä on suurin ongelma, joka tämäntyyppisen tekoälyn on nyt ratkaistava. Se on edelleen Face2Gene.

Syy tällaiseen suureen eroon on myös hyvin yksinkertainen, sillä sen harjoituksiin käyttämä tietokanta on enimmäkseen valkoihoisia potilaita Euroopasta ja Yhdysvalloista, ja muista ihonväreistä tai roduista on hyvin vähän tietoa.

Esimerkiksi Euroopassa ja Yhdysvalloissa yksi kriteeri Downin syndroomaa sairastavien lasten arvioinnissa on, ovatko heidän silmänsä kallistuneet Kaakkois-Aasiassa myös monien tavallisten ihmisten silmissä.

Siksi tekoälyalgoritmin on vielä asetettava vastaavat arviointikriteerit eri roduille ja ihonvärisille potilaille.

Mutta mitä tahansa, tekoälykasvojentunnistus on aina tekniikka, josta on hyötyä sinulle ja minulle.

Shichao odottaa todella innolla tällaisen sovelluksen käynnistämistä matkapuhelimissa. Voit päästä lääkäriin vain skannaamalla kasvosi. . .

Kirjoita artikkeli:orava

muokata: Jiang Jiang

Taidetoimittaja: Xuan Xuan

Kuvia, lähteitä：

Scitechdaily, yahoo, fortune, 36Kr jne.