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将来的には、自分の顔をスキャンすれば、どのような病気にかかっているのかがわかるようになるかもしれません。 。 。

ナンセンスではありません。最近の研究結果は実際にいくつかの手がかりを与えてくれました。

北京大学の研究チームは、熱画像装置で顔をスキャンし、熱画像があるかどうかを検出できるAIを開発しました。高血圧、糖尿病、脂肪肝などの慢性疾患。

また、私たちの老化や健康状態を予測することもでき、将来的には心血管疾患の検出に活用することも不可能ではありません。

おそらく彼の友人の多くと同じように、初めてこの研究を見たとき、Shichao 氏は、この種の研究は実験室の結果としてしか見なすことができないと考えました。意外なことに、調べてみると、科学者たちはすでにこの種の技術に取り組んでいることがわかりました。すでに多くの実用化事例があります。

たとえば、多くのスキンケア会社は、顔をスキャンして製品を推奨するアプリケーションを開発しています。これは、ユーザーが顔認識を通じて皮膚の状態を把握するのに役立ちます。

さらに、プロセス全体が皮膚科等級システムに基づいて評価され、皮膚科医のレベルにほぼ達することができます。

数年前にも、彼らはこの技術に基づいたハードウェアを開発しました。これを携帯電話に取り付けると、カメラで顔の詳細をより詳細に確認できるようになり、完全な皮膚調査レポートが数分で得られます。 。

顔認識は、最も基本的な皮膚の状態を特定するだけでなく、他の多くの病気の診断にも役立ちます。

2014 年の時点で、米国には FDNA という会社があり、すでに「顔をスキャンして医師に診察する」システムを開発していました。アプリケーションFace2Gene 。

基本的にこの分野に注目している人なら誰でもその名前を知っており、関連する報告も数多くあります。

それは人々の顔を見ただけでこれを行うことができます。遺伝子スクリーニング、特に診断に使用されますさまざまな稀な遺伝性症候群、また、いくつかの自閉症性感情疾患を検出することもできます。

これまでのところ、正確に識別できますが、病気は300以上ある。

たとえば、数年前、Face2Gene は少女のヴィーデマン シュタイナー症候群 (遺伝子変異によって引き起こされる稀な病気) を事前に診断するのに役立ちました。当時はまだ典型的な身体症状は現れていませんでした。

そして今年の初めに日本がそれに関する研究を実施し、先天性醜形症候群のスクリーニングにおけるFace2Geneの精度が85.7%にも達する可能性があることが判明した。

つまり、医師が診断前の事前スクリーニングツールとして使用することは問題なく、多くの病院が使用しているということです。

タイムズ紙によると、英国の病院では、Face2Gene を使用して子どもの遺伝病を検査し、さまざまな病気の 2,000 以上の顔の特徴を数秒で識別できるため、医師のエネルギーが大幅に節約されます。

同様のテクノロジーは数多くあり、つい先月、メルボルン大学の研究チームも、顔の筋肉を識別することで脳卒中が起こっているかどうかを82％の精度で判断できるツールを開発した。

そして、深刻な高齢化が進む日本では、AI支援診断技術にも大きな関心を持っています。

今年の CES ショーでは、NEC の新製品も人工知能イノベーション賞を受賞しました。人の顔から脈拍数、酸素濃度、呼吸数を推定するのにわずか 10 秒しかかかりません。

そしてNECも計画しているマルチモーダル生体認証顔の認識だけでなく、虹彩などの認識にも工夫を凝らし、検出精度を高める必要がある。

とにかく、近年、顔認識や医療用の製品がますます増えていますが、それでも次のような疑問が心の中にあるかもしれません。たった 1 回の顔認識で、これほど多くの病気をどのように特定できるのでしょうか?

実際、人間の顔の成長は遺伝子によって決定されるという非常に厳密な科学的証拠があります。おそらく 6,000 以上の遺伝子があり、それらはすべて人間の顔の外観に関連しています。

ある遺伝子が欠損したり変異したりすると、眉毛の形や鼻の下、頬などに影響を与えるなど、すぐに顔に反映されてしまいます。

そして理想的には、顔認識だけでダウン症候群や早老症などを診断できるようになります。数千種類遺伝性疾患。

しかし一般的に、先ほど述べたような微妙な変化は、医師でも肉眼では発見できない場合があります。、それに比べて、AIははるかに敏感です。

Face2Gene を例に挙げると、目の傾き具合、眼瞼裂の狭さ、耳の高さなどを含む顔データに関する何百万もの計算を非常に短時間で実行でき、詳細に数値化できます。 . 考えられる病気を分析してリストアップします。

さらに、顔のさまざまな部分の温度は、さまざまな病気によってもわずかに変化します。たとえば、冒頭で述べた高血圧や糖尿病の識別もこの原理に基づいています。

まず、熱画像装置で人の顔の 3D 画像をスキャンし、さまざまな地域の温度条件に基づいて慢性疾患の可能性を予測します。鼻が冷たくなり、頬が温かくなるのは、血圧上昇の明らかな兆候です。

もちろん、医師の診察に AI 顔認識を使用することは、本質的には医師の役割を果たすことを意味するものではありません。医師による特定の病気の事前スクリーニングの実施を支援する役割。

本来、病気を判断するには表情に関わる6000以上の遺伝子を調べる必要があるが、AIを使えば通常は1つか2つの遺伝子を調べるだけで済むという。

しかし、繰り返しになりますが、AI がこれを達成するには、強力なアルゴリズムに加えて、次のことも必要です。十分な患者データがある。

そしてこれが、このタイプの AI が現在解決しなければならない最大の問題です。これは依然として Face2Gene ですが、特定の遺伝病を特定する精度は非常に高いですが、皮膚の色や人種が異なる患者を診断できない場合があります。

このような大きな違いの理由も非常に単純で、トレーニングに使用されるデータベースのほとんどがヨーロッパと米国の白人の患者であり、他の肌の色や人種に関するデータがほとんどないからです。

例えば、ヨーロッパやアメリカでは、ダウン症の子供を判断する基準の1つは、目が上に傾いているかどうかです。東南アジアでは、多くの健常者の目にもこの特徴があります。

したがって、AI アルゴリズムは、人種や肌の色の異なる患者に対応する評価基準を設定する必要があります。

しかし、何があっても、AI 顔認識は常にあなたと私に利益をもたらすテクノロジーです。

Shichao は、携帯電話でこのようなアプリをリリースすることを本当に楽しみにしています。顔をスキャンするだけで医師の診察を受けることができたら、どんなに便利でしょう。 。 。

記事を書く：リス

編集：ジャンジャン

アートエディター：スアン・スアン

写真、ソース：

Scitechdaily、yahoo、フォーチュン、36Kr など