未來，掃下你的臉，可能就知道你得啥病了。
沒在瞎掰，近的一項研究成果，還真讓咱看到了一點眉目。
北大的一個研究團隊，搞出來一個 AI ，說是用熱成像儀掃一下臉，就能檢測出有沒有高血壓、糖尿病和脂肪肝等慢性病。
還能用它來預測我們的衰老狀況和健康狀況，之后用它來檢測心血管類的疾病，也不是沒可能。
可能跟大部分人一樣，剛看到這個研究的時候，我覺得這類研究頂多算個實驗室成果。沒想到在查了之后發(fā)現(xiàn)，這類技術科其實學家們早就在搞了，而且已經(jīng)有不少實際應用的案例了。
就比如有不少護膚企業(yè)，都整出了掃臉推薦產(chǎn)品的應用，可以通過面部識別，幫用戶獲取皮膚狀況。
而且整個過程，還是基于皮膚病學分級系統(tǒng)進行評定的，幾乎可以達到皮膚科醫(yī)生的級別。
甚至在前些年，他們還基于這個技術搞出來一個硬件，套在手機上面，就能讓攝像頭看到更多的面部細節(jié)，幾分鐘就能給你遞出一份完整的皮膚研究報告出來。
除了識別基礎的皮膚狀況外，人臉識別還能幫我們看不少其他的病。
早在 2014 年，美國有個名叫 FDNA 的企業(yè)，已經(jīng)整出來一個 “ 掃臉看病 ” 的應用程序 Face2Gene 。
基本上關注這個領域的都知道它們的大名，相關報道也不少。
它呢，光看臉就能對人進行基因篩查，專門用來診斷各種罕見的遺傳綜合癥，還能附帶檢測一些自閉癥類的情緒疾病。
到現(xiàn)在為止，它能準確識別出的，就有 300 來種疾病。
像是前幾年， Face2Gene 就提前幫一個小女孩診斷出了 Wiedemann Steiner 綜合征（ 一種基因變異引起的罕見疾病 ），當時，各種典型的軀體癥狀都還沒顯現(xiàn)出來。
而且今年年初，日本針對它整了個研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn) Face2Gene 在篩查先天性變形綜合征的時候，準確率能高達 85.7% 。
等于是醫(yī)生在診斷前，用它來當個初篩工具都沒啥問題，也有不少醫(yī)院這么做了。
據(jù)泰晤士報消息，英國的一家醫(yī)院用 Face2Gene ，給兒童篩查基因疾病，能在幾秒內(nèi)就識別多種疾病的 2000 多種面部特征，給醫(yī)生們省了不少精力。
類似的技術還有很多，就在上個月，墨爾本大學的一個研究團隊也整出來個工具，能通過識別面部肌肉，來判斷是不是中風了，準確率也高達 82% 。
還有在老齡化嚴重的日本，他們對 AI 輔助診斷的技術也是賊上心。
今年 CES 展上，日本電氣（ NEC ）的新產(chǎn)品還拿下了人工智能創(chuàng)新獎，只需要 10 秒，就能從一個人的臉上，估算出他的脈搏率、氧氣水平和呼吸頻率。
而且 NEC 還打算在多模態(tài)生物特征認證上下更多的功夫，也就是說，不光要識別人臉，還要識別虹膜等等，好讓檢測的準確率更上一層樓。
反正近些年來，識臉看病的產(chǎn)品是越來越多了，不過大伙們心里可能還都有這么一個疑問，光靠一個面部識別，是怎么看出這么多病的？
其實這還真有非常嚴謹?shù)目茖W證明，人臉的生長是由基因決定的，大概有 6000 多種基因，都和人臉的長相有關。
要是缺少某個基因，或者其中一個基因突變了，也都會立馬反映在人臉上，比如影響眉毛、鼻底或者臉頰的形狀等等。
并且按照理想狀況，光靠面部識別，就能診斷出像唐氏綜合征、兒童早衰癥等上千種基因類疾病。
但在一般情況下，咱提到的這些細微變化，光靠肉眼可能連醫(yī)生都察覺不到，而相較之下， AI 就敏感得多了。
就拿 Face2Gene 來說，它能在極短的時間內(nèi)，對面部數(shù)據(jù)進行幾百萬次運算，包括眼睛有多斜、瞼裂有多窄、耳朵有多低等等，它都能詳細的量化分析，進而列出可能的疾病。
另外，面部各個區(qū)域的溫度，也會根據(jù)不同的疾病有微小的變化，像是咱開頭提到的識別高血壓和糖尿病，就是基于這個原理。
它會先通過熱成像儀掃描出人臉部的 3D 圖像，再根據(jù)不同區(qū)域的溫度狀況，預測可能出現(xiàn)的慢性病。鼻子變冷和臉頰變暖就是血壓升高的明顯跡象。
當然，用 AI 面部識別看病，可不是說要把醫(yī)生給取代掉，本質(zhì)上它還只能起到幫醫(yī)生們做特定疾病初篩的作用。
原本判斷一個疾病，可能要把和面部表情相關的 6000 多種基因全都篩查一遍，要是用上 AI ，在它的排查下，通常檢查一兩種基因就能搞定。
但話又說回來， AI 要實現(xiàn)這些的前提，除了有強大的算法外，還得有充足的患者數(shù)據(jù)。
這是這類 AI 現(xiàn)在要解決的頭等大患。還是 Face2Gene ，雖然它識別某些基因疾病的準確率已經(jīng)相當高了，但也僅限于白人患者，要是換個膚色或種族的患者，就不一定能診斷出來了。
有這么大差別的原因也很簡單，因為它用來訓練的數(shù)據(jù)庫里，大部分都是歐美那邊的白人患者，很少有其他膚色或種族的數(shù)據(jù)。
像是在歐美那邊，判斷唐氏兒的一個標準就是看眼睛是不是向上傾斜的，而在東南亞，很多正常人的眼睛也有這個特征。
所以針對不同種族和膚色的患者， AI 算法也還是得設定好對應的評判標準。
但不管怎么說， AI 看臉識別病總歸是利好你我他的技術。
我倒真挺期待在手機里上線這類 App 的，掃個臉就能看病，那多方便啊。
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