人工智能可高准确率诊断遗传综合征
根据英国《自然·医学》杂志1月8日在线发表的一篇论文,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以高准确率识别罕见的遗传综合征。科学家同时强调,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。
各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。
此次,美国FDNA分析技术公司研究人员雅龙·古罗维奇及其同事使用17000多张患者的面部图像,训练了一款深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中所使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像传上去。研究团队利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。
在两组测试中,在90%左右的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。
研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。
(据《科技日报》)
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