人臉辨識測遺傳病面部特徵 或加快臨床診斷

科技 13:12 2019/01/16

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有美國研究人員發現,利用演算法,可以辨認到與遺傳病相關的面部特徵,部份病症準確度達9成。

人工智能(AI)及人臉辨識的應用廣泛,未來人臉辨識甚至可能成為醫學驗查的一部份。有美國研究人員發現,利用演算法,可以辨認到與遺傳病相關的面部特徵,部份病症準確度達9成,有助加快臨床診斷。

美國醫學月刊Nature Medicine本月刊登一項研究指出,美國公司FDNA推出一個新軟件DeepGestalt,通過分析面部數據作訓練其演算法,透過團隊開發的手機app Face2Gene,至今已收集逾1.7萬張圖像包含200種不同症狀。

團隊以狄蘭氏症候群 及天使綜合症進行測試,兩項遺傳病都會影響患者的智力發展及活動能力,發現患有狄苗氏症候群的患者,有明顯的面部特徵,如拱形眉毛;患有天使綜合症的皮膚及頭髮明顯白晳等。他們研發的DeepGestalt軟件,準確度達9成,甚至打敗臨床專家,他們在類似的測試中,準確率約有7成。對於一些更難辨別的遺傳病特徵,軟件的準確度亦有64%。

不過,有遺傳病專家Dr Bruce Gelb指出,該軟件是以小童為其研究對象,對辨識成人的面部特徵或不夠準確,但他同意團隊研究的演算法成果令人印象深刻。

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