人工智能有一天可以检测出流感……在您感觉到病情之前?

对疾病的微妙面部症状的新研究有朝一日可以帮助训练人工智能系统扫描感染

这是流感季节,我们中的许多人发现自己紧张地瞥了一眼在我们附近咳嗽或抽鼻子的人。但是,除了保护自己不受公共打喷嚏之外,我们如何避免接触感染?

事实证明,我们的大脑非常适合于检测其他人的疾病。新的研究表明,微妙的面部提示可以提醒我们在他们抓住后几小时就会感染。这项研究有朝一日可以帮助训练AI系统来检测疾病。

发表在英国皇家学会会刊B上的一项研究收集了16名健康志愿者,并在不同时间注射了安慰剂和一种引起流感样症状的大肠杆菌。志愿者在每次射击后两小时拍摄了他们刚收到的注射剂。然后向62名参与者展示这些照片,这些参与者被要求判断照片中的人是健康还是生病。这些参与者只需在观看照片五秒钟后做出判断。

参与者只能在52%的时间内发现病人,几乎没有机会。但他们能够在70%的时间内发现健康人。与疾病判断相关的面部特征包括眼睛较红,皮肤较暗,面部较肿,下垂的眼睑和眼睑以及较浅的皮肤和嘴唇。生病的照片也被评为看起来更累。

斯德哥尔摩大学教授约翰阿克塞尔森说:“我们期望人们在检测病人时会比检测病人更好,但远远不能达到百分之百,因为他们只能在几秒钟内看到一张照片。”该研究的作者。“我们希望人们能够与某人真实互动,然后使用其他线索,如生物运动,气味等等,会更好。”

Axelsson说,这项研究的局限在于研究规模小以及所有志愿者都是高加索人并且都是健康的。需要进一步研究,以了解不同种族,不同年龄和慢性疾病患者。更多的研究还可能确定更多对我们的疾病和健康判断重要的特征,而不是研究中确定的特征。另外的研究还可以显示我们是否对待出现不同情况的人。

尽管有这些限制,Axelsson希望更好地理解非语言疾病迹象可以帮助医生改善诊断。研究发现的疾病迹象也“很可能”有一天被用于训练AI以检测疾病,尽管这不是Axelsson研究的一部分。

研究面部表情的纽约州立大学布法罗分校的传播学教授马克弗兰克说,最近的其他研究表明,面部特征和动作可以显示出多少微妙的面部特征和动作可以揭示我们的健康和心理状态。某些微小的面部运动的存在与否可能表明Bell's麻痹或脑肿瘤等疾病。微表情 - 转瞬即逝的外表往往太快注册我们的意识 - 可以揭示精神分裂症或抑郁症患者是否正在康复。

弗兰克说:“眼睑的微妙运动可以显示疲劳,甚至可以预测驾驶员何时更容易撞到他或她的车辆。”

弗兰克说,了解我们的面孔对我们的健康的评价对于培训AIs非常重要。认可机构可以帮助人们进行实时分析和决策,当人们“被太多的信息淹没”时,这可能尤为重要。

人们可以想象在机场中使用疾病检测AI,例如,每秒扫描数千个面孔。世界上一些地方的机场已经使用温度扫描仪来清除可能患病的人;人工智能可以改进这种技术,以识别没有发烧的病人。这些技术可能会引起隐私问题,以及关于它们是否有效作为遏制策略的争论。

开发人员已经开始研究各种神经网络 - 通过分析大量数据自行学习的系统 - 能够比人类更早或更好地发现疾病迹象。最近的例子包括读取胸部X光和诊断肺炎的算法,用于在CT扫描中发现早期肺癌的AI,以及用于寻找可能导致失明的眼疾的早期迹象的Google技术。但是对于要学习的神经网络,需要告诉它要寻找什么。这意味着人类需要教它。这意味着人类需要知道。像Axelsson这样的研究显示了面部变化与疾病有关,可以为人类提供进行教学的工具。

与此同时,现在你知道要远离那些微微下垂的眼睑(尽管他们可能只是累了)。更好的是,只是得到流感疫苗。

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