脫發(fā)、黃彈瘤（眼瞼發(fā)黃）和角膜弓（角膜周圍的一個不透明的環(huán)）是幾個面部生物標(biāo)志物之一，表明一個人可能患有心血管疾病。
基于此，一個來自中國的研究小組現(xiàn)開發(fā)出一種深度學(xué)習(xí)算法，只需要研究一個人的四張照片，就可以確定一個人患冠心病的風(fēng)險。
在2017年至2019年的兩年時間里，研究人員招募了5796名曾在醫(yī)院接受心臟成像檢查的患者。每個病人都拍了四張照片——兩張側(cè)面照片，一張正面照片，一張俯視頭頂。然后訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)算法來研究這四幅圖像并評估一個人的心臟病風(fēng)險。
其算法結(jié)果，在另外1000名患者中得到驗(yàn)證：在隊(duì)列中80％的人中，該算法能夠正確檢測出心臟病。另外，該算法能準(zhǔn)確檢測出61％的冠心病患者。這項(xiàng)新研究發(fā)表在《歐洲心臟雜志》上。
毫無疑問，這種人工智能輔助診斷的潛在好處是巨大的，這是學(xué)界首次證明人工智能可以用來分析人臉以檢測心臟病，是朝著開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的工具邁出的一步，該工具可用于評估心臟病的風(fēng)險，無論是在門診部，還是通過患者自拍來進(jìn)行自我篩查。
兩位牛津大學(xué)心血管專家的承認(rèn)，盡管這項(xiàng)技術(shù)還沒有準(zhǔn)備好投入使用，但這些創(chuàng)新的診斷方法可以徹底改變我們所知的醫(yī)學(xué)。
但研究人員同時表示，該算法的性能一般，精確度遠(yuǎn)未達(dá)到將其推廣到臨床環(huán)境中所需的水平，而且附加的臨床信息并沒有提高其性能，與其他面部區(qū)域相比，臉頰、額頭和鼻子為算法提供了更多的信息。畢竟高達(dá)46％的假陽性率可能會給患者帶來焦慮和不便，而且可能會使診所超負(fù)荷，患者需要進(jìn)行不必要的檢查。
此外，另一個需要考慮的問題是，一旦這些診斷工具可以落地時，將會面臨相當(dāng)大的倫理挑戰(zhàn)。特別值得關(guān)注的是非醫(yī)學(xué)專業(yè)人士收集此類私人健康信息的可能性。敏感的健康記錄數(shù)據(jù)可以很容易地從面部照片中提取出來，這種不必要的傳播會使這里討論的技術(shù)對個人數(shù)據(jù)保護(hù)構(gòu)成重大威脅。
當(dāng)技術(shù)中立受到商業(yè)偏好的影響時，往往會給倫理帶來沖擊。顯然，未來臨床工具的研究應(yīng)注意隱私、保險等社會影響，確保該工具僅用于醫(yī)療目的。
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