未來，掃下你的臉，可能就知道你得啥病了。

沒在瞎掰，最近的一項研究成果，還真讓咱看到了一點(diǎn)眉目。

北大的一個研究團(tuán)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(yù)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(shí)驗(yàn)室成果。沒想到在查了之后發(fā)現(xiàn)，這類技術(shù)科其實(shí)學(xué)家們早就在搞了，而且已經(jīng)有不少實(shí)際應(yīng)用的案例了。

就比如有不少護(hù)膚企業(yè)，都整出了掃臉推薦產(chǎn)品的應(yīng)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(xué)分級系統(tǒng)進(jìn)行評定的，幾乎可以達(dá)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(shù)搞出來一個硬件，套在手機(jī)上面，就能讓攝像頭看到更多的面部細(xì)節(jié)，幾分鐘就能給你遞出一份完整的皮膚研究報告出來。

除了識別最基礎(chǔ)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(yīng)用程序 Face2Gene 。

基本上關(guān)注這個領(lǐng)域的都知道它們的大名，相關(guān)報道也不少。

它呢，光看臉就能對人進(jìn)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(zhǔn)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(dāng)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(zhǔn)確率能高達(dá) 85.7% 。

等于是醫(yī)生在診斷前，用它來當(dāng)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(shù)還有很多，就在上個月，墨爾本大學(xué)的一個研究團(tuán)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(fēng)了，準(zhǔn)確率也高達(dá) 82% 。

還有在老齡化嚴(yán)重的日本，他們對 AI 輔助診斷的技術(shù)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(rèn)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(zhǔn)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(shí)這還真有非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)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(guān)。

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(xì)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(jìn)行幾百萬次運(yùn)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(xì)的量化分析，進(jìn)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(yù)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(dāng)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(guān)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(shí)現(xiàn)這些的前提，除了有強(qiáng)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(zhǔn)確率已經(jīng)相當(dāng)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?yàn)樗脕碛?xùn)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(biāo)準(zhǔn)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(shè)定好對應(yīng)的評判標(biāo)準(zhǔn)。

但不管怎么說， AI 看臉識別病總歸是利好你我他的技術(shù)。

我倒真挺期待在手機(jī)里上線這類 App 的，掃個臉就能看病，那多方便啊。