人工智能通过观察面部可以鉴别基因疾病

一项发表在《自然医学》杂志上的新研究表明，一种新的人工智能技术可以通过病人的面部照片准确地识别出一些罕见的基因疾病。

该研究显示，8%的人患有关键遗传成分的疾病，其中许多人的面部特征可以辨认。该研究的负责人亚伦•古罗维奇及其同事利用17000多张面部图像训练了一种名为DeepGestalt的深度学习算法。

该算法结合了计算机视觉和深度学习算法，是一种新型面部分析框架，能够分辨出数百种遗传综合征的面部表征。

人工智能算法在两组单独的测试中表现优于临床医生，并且在502个不同的图像上识别出正确综合征的准确率达到了91%。另一项测试旨在识别努南综合症的不同基因亚型。努南综合症具有一系列独特的特征和健康问题，如心脏缺陷。结果，算法的成功率为64%，而临床医生可以确定20%的病例。

"我们证明了这个系统可以用于临床实验，" 古罗维奇说的结果是这样的。这项技术通过将深度学习算法应用到图像的面部特征上，然后生成可能的症状列表，但它无法解释是哪些面部特征导致了预测结果。

内容来自环球网