科學家教AI來識別與罕見疾病相關的面部特徵

2019/01/09 12:43

智慧醫療 AI 影像辨識 人工智慧


科學家已經訓練人工智能(AI)來識別提示罕見遺傳疾病的面部特徵。

 

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在波士頓生物技術公司FDNA的Yaron Gorovich的帶領下,科學家們建立了人工智能程序,用於分析圖像並幫助醫生識別具有特定遺傳綜合徵的面部特徵的人,從而加快診斷速度,這通常需要數年時間。

該計算機程序名為DeepGestalt,受過超過17,000例患有200種罕見疾病的患者圖像的公共數據集的培訓。這種疾病通常具有特定的特徵 - 例如,Noonan綜合徵,一種阻止身體生長和發育的遺傳條件,通常可以通過寬眼睛區分,而患有Bain型智力殘疾的人具有以杏仁形式存在的特徵。形眼睛和小下巴。

一旦建成,科學家們將深度學習 - 機器學習系列的一員 - 應用於該計劃,以確定哪些標記模式與數百種其他特定遺傳綜合徵相關聯。

據該團隊稱,在超過500個新圖像上測試該算法,DeepGestalt在91%的時間內返回了10種綜合症可能性中列出的正確綜合症。

該團隊還報告稱,DeepGestalt在識別遺傳性疾病Angelman綜合徵患者方面表現優於醫生,該患者的特徵是異常輕微的皮膚和頭髮,以及Cornelia de Lange綜合症,其特點是低耳和鼻子上翹。

該團隊希望最終將DeepGestalt與基因組測試結合使用,以幫助醫生繞過長時間診斷的時間,成本和情感負擔。

“這裡的真正價值在於,對於這些極為罕見的疾病,診斷過程可能需要很多年。這種技術可以幫助縮小搜索範圍,然後通過檢查遺傳標記進行驗證,“英國牛津大學的計算生物學家Christoffer Nellaker說道,他領導了在這一領域進一步開展數據共享的工作。研究。 “對於某些疾病,它會大大縮短診斷時間。對於其他人來說,它可能會增加一種找到其他患有這種疾病的人的手段,從而有助於尋找新的治療方法或治療方法。“

為了回應有關DeepGestalt可能最終被雇主或保險公司濫用的批評,其開發人員認為該技術需要在時機成熟時得到適當的監管。

圖文來源: https://pse.is/DLBQG


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