1月(yue)8日(ri)电 (记者张梦然)根据英国《自(zi)然·医(yi)学》杂志8日(ri)在线发表的(de)(de)一篇(pian)论(lun)文,一款人工智能在接受上(shang)万张真实患者面(mian)(mian)部图像训练后(hou),能够以(yi)高准确(que)率(lv)识别罕(han)见的(de)(de)遗传综(zong)合征(zheng)。科(ke)学家同时强调(diao),由于个人面(mian)(mian)部图像是敏(min)感但(dan)易得的(de)(de)数据,因此必须小心处理(li),以(yi)防该技(ji)术的(de)(de)歧视(shi)性滥用(yong)。

  各种(zhong)遗(yi)传综合(he)(he)征会表现出独特的(de)面部特征,它们可以帮助(zhu)临(lin)床(chuang)医生进行诊断(duan)。但(dan)是(shi),可能(neng)(neng)(neng)的(de)综合(he)(he)征数量(liang)巨大,要(yao)正确(que)识(shi)别并非易事。利用(yong)人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)或能(neng)(neng)(neng)帮助(zhu)诊断(duan)遗(yi)传综合(he)(he)征,但(dan)是(shi)早期关于这种(zhong)可能(neng)(neng)(neng)性(xing)的(de)研究(jiu)所采用(yong)的(de)训练数据集规模不大,仅能(neng)(neng)(neng)识(shi)别少(shao)量(liang)综合(he)(he)征。

  此(ci)次,美国FDNA分析技(ji)术公司研究人(ren)员雅(ya)龙·古罗维奇及其同(tong)事使用(yong)17000多张患(huan)者的(de)面部(bu)图(tu)像,训练了一(yi)(yi)款深度学习算法,所(suo)有这(zhei)些患(huan)者被(bei)确诊(zhen)的(de)遗传综(zong)合(he)征总计达几百种(zhong)。研究中所(suo)使用(yong)的(de)图(tu)像来自一(yi)(yi)个社区平台,临床医生会把患(huan)者的(de)面部(bu)图(tu)像传上去。研究团队利(li)用(yong)两个独立的(de)测试数(shu)(shu)据(ju)集测试人(ren)工(gong)智能的(de)表现,每一(yi)(yi)个数(shu)(shu)据(ju)集都包含数(shu)(shu)百张之前经(jing)过临床专家分析的(de)患(huan)者面部(bu)图(tu)像。对(dui)于每一(yi)(yi)张测试图(tu)像,人(ren)工(gong)智能按照(zhao)一(yi)(yi)定顺(shun)序列(lie)出(chu)各种(zhong)潜在的(de)综(zong)合(he)征。

  在(zai)两组(zu)测(ce)试(shi)中(zhong),在(zai)90%左右的(de)(de)(de)情况下,人工(gong)智能提出的(de)(de)(de)前(qian)10条建(jian)议(yi)中(zhong)都包括(kuo)了正确的(de)(de)(de)综合征(zheng),这(zhei)超过了临床专家(jia)在(zai)另外三个(ge)实验中(zhong)的(de)(de)(de)表现。虽然这(zhei)项(xiang)研(yan)究采(cai)用的(de)(de)(de)测(ce)试(shi)数据集规模相对较小(xiao),而且没(mei)有和其他已有的(de)(de)(de)识别方法或人类(lei)专家(jia)进行直接比(bi)较,但是研(yan)究结(jie)果表明,人工(gong)智能有望在(zai)临床实践中(zhong),辅助罕见遗(yi)传综合征(zheng)的(de)(de)(de)优先级划分与诊断。

  研(yan)究人(ren)员表示,目前还需要(yao)开展进一步的(de)研(yan)究来优化人(ren)工智能(neng)的(de)识别能(neng)力,并(bing)且与其他(ta)诊断方(fang)法做对比。