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CPHI制藥在線(xiàn) 資訊 Nature子刊:臉部拍照可以診斷遺傳病 準確率可達91%

Nature子刊:臉部拍照可以診斷遺傳病 準確率可達91%

熱門(mén)推薦: 臉部拍照 FNDA公司 遺傳病
作者:偶數  來(lái)源:醫藥魔方
  2019-01-10
使用手機上的應用程序診斷罕見(jiàn)且難以治療的遺傳病癥聽(tīng)起來(lái)像純粹的科幻小說(shuō)。但是美國FNDA公司的首席科學(xué)家Gurovich及其同事,已經(jīng)將這個(gè)概念變?yōu)楝F實(shí)。

       使用手機上的應用程序診斷罕見(jiàn)且難以治療的遺傳病癥聽(tīng)起來(lái)像純粹的科幻小說(shuō)。但是美國FNDA公司的首席科學(xué)家Gurovich及其同事,已經(jīng)將這個(gè)概念變?yōu)楝F實(shí)。

       近日,國際頂級學(xué)術(shù)期刊《自然-醫學(xué)》發(fā)表了一項使用面部圖像分析檢測遺傳性疾病的文章,FDNA公司的研究人員通過(guò)使用17000名患者的臉部圖像數據集訓練了一套計算機深度學(xué)習算法,通過(guò)這套算法可以幫助診斷遺傳性疾病,正確率可達91%,超過(guò)了很多專(zhuān)家和臨床醫生。

       1、可通過(guò)拍攝面部照片診斷遺傳綜合征的APP

       及時(shí)診斷遺傳綜合征可改善預后。但是目前已知的遺傳綜合征超過(guò)8000種,患者可能出現的遺傳綜合征數量眾多且罕見(jiàn),要做出正確的診斷需要的時(shí)間極其漫長(cháng),并且花費昂貴。另外,對于非經(jīng)典表現綜合征或超典型綜合征的診斷受臨床專(zhuān)家先前經(jīng)驗的限制,這使得計算機系統作為參考越來(lái)越重要。

       該研究指出,8%的人群可能患有遺傳綜合征,并且許多人具有可識別的面部特征。例如,Angelman綜合征,一種影響神經(jīng)系統的疾病,很多典型的面部特征,例如牙齒間距較寬、斜視、舌頭突出等。因此,基于面部特征識別遺傳綜合征便成為可能。

       早期的計算機輔助綜合征識別技術(shù)通過(guò)對患者面部圖像的分析顯示出了幫助臨床醫生診斷的希望。但是關(guān)于這種可能性的研究所采用的訓練數據集規模不大,僅能識別少量綜合征。

       位于波士頓的FDNA公司的研發(fā)人員Gurovich及其同事開(kāi)發(fā)了一個(gè)APP——Face2Gen。這個(gè)APP基于一種AI技術(shù)DeepGestaltTM(新型面部圖像分析框架),該框架使用計算機視覺(jué)和深度學(xué)習算法,可成功識別數百種遺傳性疾病的面部表型。Gurovich和他的團隊通過(guò)使用來(lái)自診斷出200多種不同遺傳綜合征的患者數據庫中的17,000名患者的面部圖像來(lái)訓練DeepGestalt。

       2、準確率可達91%

       在新的研究論文中,研究人員深入解釋了這種技術(shù)的工作原理。首先輸入面部圖像,使用基于DCNN(深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))的級聯(lián)方法進(jìn)行人臉檢測,將輸入的圖像裁剪成多個(gè)面部區域,將每個(gè)區域饋入DCNN以獲得softmax函數(柔性值傳輸函數),指示其與模型中每個(gè)綜合癥的對應關(guān)系。然后合計并將所有區域中DCNN的輸出函數進(jìn)行分類(lèi),以獲得遺傳綜合征的最終排序列表。右側的直方圖表示DeepGestalt輸出的遺傳綜合征,按合計的相似性分數排序。

       該團隊發(fā)現,在確定502張所選面部圖像中遺傳綜合征的兩組不同測試中,這項AI技術(shù)明顯勝過(guò)臨床醫生。在每次測試中,通過(guò)這項AI生成的潛在的綜合癥列表,其前10項建議中標出了正確的遺傳綜合征的概率為91%。

       另一項測試旨在確定Noonan綜合征的不同遺傳亞型,該綜合癥具有一系列獨特的特征和健康問(wèn)題,如心臟缺陷。在這項測試中,AI技術(shù)深度學(xué)習算法的成功率為64%,在先前的研究中,觀(guān)察Noonan綜合征患者圖像的臨床醫生僅能確定20%的病例。但是研究人員也表示,AI技術(shù)只能作為一種輔助手段,結果需要醫生進(jìn)行最終確定。

       3、謹防濫用風(fēng)險

       該論文的共同作者Karen Gripp表示,這篇論文的重要性在于詳細描述了如何訓練算法及其工作原理。雖然還有其他同類(lèi)系統,但沒(méi)有一種系統有這么多的案例和疾病可以分析。本文為與其他系統進(jìn)行比較創(chuàng )建了標準,并且為使用該工具用于其他研究提供了參考。

       Gripp希望下一步能夠利用該技術(shù)分析面部的側視圖,側視圖也可以成為診斷時(shí)的有用信息。她還希望獲得更多關(guān)于不同種族背景的數據,因為絕大多數上傳的面孔都是歐洲人。但是,她指出,該技術(shù)在不同種族中表現良好。目前FNDA正在開(kāi)發(fā)使用該技術(shù)的嵌入式解決方案,可以授權給其他醫療保健和技術(shù)組織,以便其在自己的平臺使用該技術(shù)。

       另外研究人員也承認,該技術(shù)存在一定的風(fēng)險。因為拍攝臉部太容易了,因此,該技術(shù)有可能被雇主或保險公司濫用。他們表示,對DeepGestalt等工具的分配和使用進(jìn)行適當的監管至關(guān)重要。

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