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发表于 2018-1-11 19:03 |只看该作者 |倒序浏览 |打印
AI:看眼睛,就能读出年龄、烟史、心血管状态
" K- }9 {& K$ ?# M1 _" s% c煎蛋网 / 2018-01-11; V0 r& n9 j# i  {% ^
% W, O. X$ k. ~7 z4 V: m, c
俗话说,眼睛是心灵的窗户。谷歌工程师说,眼睛也是健康的窗户。
5 s2 }2 u( ^7 E# W" N# z他们希望通过视网膜照片判断出心血管疾病的风险,于是便开发出了一款“卷积神经网络”。这是一种前馈算法,常用于图像分析。它的灵感来源于生物过程,尤其是神经元之间的活动模式。这种类型的人工智能 (AI) 能够根据相似共性和对称部分,对图像进行整体分析,而无需进行分解。
2 O& C4 ]. _4 L- u9 m近年来,这种算法变得非常流行,尤其是 Facebook 等科技巨头开始研发自己的面部识别软件。很早以前,科学家就提出,这种神经网络可以应用在其它领域,但由于处理过程非常复杂,因此进展缓慢。如今,这种算法居然可以应用于生物学,而且还是人体生物学,这简直令人震惊。" J/ Q. f( o" o( H; e
曾几何时,将机器学习应用于许多生物学领域的想法听起来不切实际。如今,人们做到了——更令人激动的是,机器现在能看到人类以前看不到的东西。
. B1 |1 e/ `2 ]; n4 L: Q观察、量化图像里的关联关系很困难,因为实际数据中存在大量特征、模式、颜色、数值、形状。如今,谷歌工程师 Ryan Poplin 等人利用 284,335 名病人的数据,对 AI 进行训练。之后,他们采用另外两个数据集 (分别含 12,026 和 999 张照片),对这个神经网络进行测试。结果发现,它能够预测年龄 (±3.26 年)、性别、抽烟状态、收缩压、主要不良心血管事件,误差在可接受范围内。研究人员表示,这个神经网络的测试结果和欧洲 SCORE 系统差不多,后者依靠的是血检。; E  n9 q0 h) D# g
更有趣的是,这个算法能够根据视网膜照片的不同层面,作出不同方面的预测,例如视神经盘或血管。也就是说,研究人员可以针对不同的用途,改进不同的探测项目。此外,对神经网络而言,不到 30 万人的数据集还是太小了。因此,输入更多数据也能够改善此算法。# V9 c8 J( B* Q7 H, Q- L
如今,医生主要依靠血检来判断心血管疾病风险。这种新的检测方法能够节约大量的时间和成本,使看病不再痛苦(不用扎针啦!)。当然,对谷歌来说,这类算法的开发具有潜在的商业价值。5 r' Z! ~1 \- l% _
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