人工智能看脸识病 诊断准确率达到90%

时下是个网络时代，基本所有的事都经过网络来完成，比如说工作，买东西等。如果用AI智能也能看病会怎样呢？然而，现在人工智能看脸识病啦！通过真实的患者面部图像，就能诊断出病症，据了解，诊断准确率达到90%！

在全球有8%的人受遗传疾病的困扰，怎么通过来测自己没有患上遗传疾病呢？近日，传来一则令人惊讶的消息！那就是人工智能看脸识病的消息，引起了广泛关注！通过人工智能识别，看一下自己没有患上罕见遗传综合征。

约有8%的世界人口受到遗传综合征的困扰，此类患者往往具有可识别的面部特征。然而，遗传综合征的诊断过程却出奇陈旧，大多数时候需要医生手工测量面部特征之间的距离。1月7日，总部位于波士顿的人工智能公司FDNA发布了一项最新研究，他们发现，通过训练数万张真实的患者面部图像，人工智能能够以较高的精度从人脸照片中识别出罕见遗传综合征。

论文的第一作者亚龙·古罗维奇(YaronGurovich)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。DeepGestalt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。

17000张面部图像代表了超过200种的综合征，例如先天性胸腺发育不良、全前脑畸形、鲁宾斯坦-泰比综合症、胎儿酒精综合症等。

在这项研究的两组独立测试集实验中，人工智能算法被要求列出每张面部图像可能代表的综合征，并按不同综合征的概率依次排序。实验结果显示，人工智能有90%的概率能成功地在前10个答案中列出正确的疾病名称。

人工智能还在三个独立实验中战胜了临床专家。研究人员介绍，在反映实际临床问题的最后一个实验中，人工智能算法Deepgestalt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%。