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앞으로는 얼굴을 스캔하면 어떤 질병에 걸렸는지 알 수 있을 것이다. . .

말도 안되는 소리는 아닙니다. 최근 연구 결과는 실제로 우리에게 몇 가지 단서를 제공했습니다.

북경대학교 연구팀이 열화상 카메라로 얼굴을 스캔해 이상 유무를 감지하는 AI를 개발했다.고혈압, 당뇨병, 지방간질환 등 만성질환。

우리의 노화와 건강 상태를 예측하는 데에도 활용될 수 있고, 앞으로 심혈관계 질환을 발견하는 데 활용하는 것도 불가능하지 않다.

아마도 대부분의 친구들처럼 Shichao도 이 연구를 처음 봤을 때 이런 종류의 연구는 실험실 결과로만 간주될 수 있다고 생각했을 것입니다.우연히 확인해 보니 과학자들이 이미 이런 기술을 연구하고 있다는 것을 알게 되었고,이미 실제 적용사례는 많습니다.

예를 들어, 많은 피부 관리 회사에서는 얼굴을 스캔하여 제품을 추천하는 애플리케이션을 개발했으며, 이는 사용자가 얼굴 인식을 통해 피부 상태를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 전 과정을 피부과 등급제로 평가해 거의 피부과 수준에 가깝다.

몇 년 전에도 그들은 이 기술을 기반으로 한 하드웨어를 개발했는데, 이를 휴대폰에 장착하면 카메라가 더 많은 얼굴 세부 사항을 볼 수 있으며 완전한 피부 연구 보고서가 몇 분 안에 제공될 수 있습니다. .

얼굴 인식은 가장 기본적인 피부 상태를 식별하는 것 외에도 다양한 질병을 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이미 2014년 초, 미국에는 FDNA라는 회사가 이미 "의사를 만나기 위해 얼굴을 스캔하는" 시스템을 개발했습니다.ApplicationFace2Gene 。

기본적으로 이 분야에 주목하는 사람은 누구나 이름을 알고 있고 관련 보도도 많다.

사람들의 얼굴만 봐도 이런 일을 할 수 있습니다.유전자 검사, 특히 진단에 사용됩니다.다양한 희귀 유전 증후군, 일부 자폐증 정서 질환도 감지할 수 있습니다.

현재까지 정확하게 식별할 수 있는 것은질병은 300가지가 넘습니다.。

예를 들어, 몇 년 전 Face2Gene은 어린 소녀가 Wiedemann Steiner 증후군(유전자 돌연변이로 인한 희귀 질병)을 미리 진단하도록 도왔습니다. 당시에는 아직 전형적인 신체 증상이 나타나지 않았습니다.

그리고 올해 초 일본에서도 이에 대한 연구를 진행한 결과 페이스2진의 선천기형증후군 검진 정확도가 무려 85.7%에 달하는 것으로 나타났다.

의사가 진단 전 예비 검진 도구로 사용해도 문제가 없다는 뜻이며, 많은 병원에서 그렇게 해 왔다.

Times에 따르면 영국의 한 병원은 Face2Gene을 사용하여 어린이의 유전 질환을 검사하는데 몇 초 만에 다양한 질병의 2,000개 이상의 얼굴 특징을 식별할 수 있어 의사의 에너지가 많이 절약됩니다.

비슷한 기술이 많이 있다. 지난달 멜버른 대학 연구팀도 안면 근육을 식별해 뇌졸중 발생 여부를 판단할 수 있는 도구를 82%의 정확도로 개발했다.

그리고 인구 고령화가 심각한 일본에서도 AI를 활용한 진단 기술에 대한 우려가 크다.

올해 CES 쇼에서 NEC의 신제품은 인공지능 혁신상(Artificial Intelligence Innovation Award)도 수상했습니다. 얼굴에서 사람의 맥박수, 산소 수준, 호흡수를 추정하는 데 단 10초밖에 걸리지 않습니다.

그리고 NEC도 다음을 계획하고 있습니다.다중 모드 생체 인증즉, 얼굴 인식뿐만 아니라 홍채 등을 인식하는 노력도 더 많이 이루어져 감지 정확도를 높여야 합니다.

아무튼 최근에는 안면인식이나 의료용 제품이 점점 많아지고 있지만, 아직도 이런 의문이 남아있을 수도 있습니다.단 한 번의 얼굴 인식으로 어떻게 그렇게 많은 질병을 식별할 수 있습니까?

실제로 인간의 얼굴 성장은 유전자에 의해 결정된다는 매우 엄격한 과학적 증거가 있습니다.인간의 얼굴 모양과 관련된 유전자는 아마도 6,000개 이상일 것입니다.

특정 유전자가 없거나 유전자 중 하나에 변이가 발생하면 눈썹, 코 밑, 볼 모양 등에 영향을 미치는 등 즉시 사람의 얼굴에 반영됩니다.

그리고 이상적으로는 얼굴 인식만으로도 다운증후군, 조로증 등을 진단할 수 있을 것입니다.수천 종류유전병.

하지만 일반적으로 앞서 언급한 이러한 미묘한 변화는의사도 육안으로는 이를 발견하지 못할 수도 있습니다., 이에 비해 AI는 훨씬 더 민감합니다.

예를 들어 Face2Gene을 사용하면 눈이 얼마나 기울어졌는지, 눈꺼풀 틈이 얼마나 좁은지, 귀가 얼마나 낮은지 등을 포함하여 매우 짧은 시간 내에 얼굴 데이터에 대해 수백만 건의 계산을 수행할 수 있습니다. 이를 자세히 정량화할 수 있습니다. .가능한 질병을 분석하고 나열합니다.

또한, 얼굴의 여러 부위의 온도도 질병에 따라 조금씩 달라지게 됩니다. 예를 들어, 처음에 언급한 고혈압과 당뇨병의 식별은 이 원리에 기초합니다.

먼저 열화상 카메라를 통해 사람 얼굴의 3D 이미지를 스캔한 후 다양한 부위의 온도 조건을 기반으로 만성 질환 가능성을 예측합니다. 차가운 코와 따뜻한 뺨은 혈압 상승의 명백한 징후입니다.

물론 AI 안면인식을 이용해 의사를 진료한다고 해서 본질적으로 의사를 대체하는 역할만 할 수는 없다.의사가 특정 질병에 대한 예비 검사를 수행할 수 있도록 지원역할.

원래 질병을 판단하려면 얼굴 표정과 관련된 유전자 6000개 이상을 검사해야 할 수도 있다. AI를 활용하면 조사 과정에서 보통 한두 가지 유전자만 검사하면 된다.

그러나 AI가 이를 달성하려면 강력한 알고리즘을 갖추는 것 외에도 다음 사항도 수행해야 합니다.충분한 환자 데이터 보유。

이것이 바로 이러한 유형의 AI가 해결해야 할 가장 중요한 문제입니다. 여전히 Face2Gene입니다. 특정 유전 질환을 식별하는 정확도는 상당히 높지만, 피부색이나 인종이 다른 환자에게는 진단이 불가능할 수 있습니다.

이렇게 큰 차이가 나는 이유도 매우 간단합니다. 훈련에 사용하는 데이터베이스는 대부분 유럽과 미국의 백인 환자이고, 다른 피부색이나 인종에 대한 데이터는 거의 없기 때문입니다.

예를 들어, 유럽과 미국에서는 다운증후군 아동을 판단하는 기준 중 하나가 눈이 위쪽으로 기울어져 있는지 여부입니다. 동남아시아에서는 정상인의 눈에도 이 특징이 있습니다.

따라서 AI 알고리즘은 여전히 ​​인종과 피부색이 다른 환자들에 대해 상응하는 평가 기준을 설정해야 한다.

하지만 무슨 일이 있어도 AI 얼굴 인식은 항상 당신과 나에게 이익이 되는 기술입니다.

Shichao는 이런 종류의 앱을 휴대폰에 출시하기를 정말 기대하고 있습니다. 얼굴을 스캔하는 것만으로 의사를 만날 수 있다면 얼마나 편리할까요? . .

기사 쓰기:다람쥐

편집하다:장지앙

아트 에디터：쉬안쉬안

사진, 출처：

사이테크데일리, 야후, 포춘, 36Kr 등