人工智能看脸识疾病检查出来的结果准确率也是相当的高( 二 )

2026-11-07

　　但是，人脸图像是敏感且容易获取的数据，若使用不慎，看脸识疾病的技术将引发歧视等伦理问题。三年前，上海交通大学教授武筱林训练出了可以看脸识罪犯的人工智能系统，准确率达到86%。当时，这项研究引发了广泛争议，也遭受了纷至沓来的批评。不少学者认为该研究充满了歧视和误导，将给无辜的人们带来巨大的麻烦。也许是因为这样的前车之鉴，FDNA最新研究的作者指出，应防止DeepGestalt技术的歧视性滥用。说回到人工智能公司FDNA。2014年，FDNA推出了脸部疾病识别产品，名为Face2Gene，可以帮助识别大约50种已知的遗传综合征。
　　到2015年，FDNA引入了深度学习算法和英伟达的CUDA通用并行计算架构。当时，FDNA计划将Face2Gene的诊断准确率从25%提升至40%。据FDNA公司介绍，他们用了三年的时间在Face2Gene平台上收集了15万名患者的面部数据。这次研究的17000多张面部图像正是出自这个数据库。Face2Gene的使用方法是将病人的人脸照片与确诊病人的照片进行比对，再根据患病的可能性，从高到低给出一系列潜在的诊断。患者还可以通过手机APP将自己的照片上传到服务器，以获取初步的诊断结果。

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