AI“相面”：能否成为医疗变革新曙光？

AI“相面”的出现为医疗行业带来了新希望，有望突破传统医疗诊断的局限，开启更精准、高效的医疗新时代。

在科技飞速发展的当下，AI“相面”不再是街头神秘的玄学，而是逐渐进入医疗领域，成为备受关注的前沿技术。传统相面更多与命运、性格等模糊概念相关，是基于经验和主观判断的文化现象。

但当AI介入后，一切都改变了。

AI“相面”利用先进的图像识别技术和深度学习算法，对人脸特征进行精准分析。这些特征不再是带有神秘主义色彩的命运符号，而是与人体健康紧密相关的生理信号。

从技术层面看，AI“相面”是人工智能与生物识别技术的深度融合。通过捕捉人类肉眼难以察觉的面部细节，并对大量面部数据进行学习和分析，可建立面部特征与健康状况的关联模型，实现疾病的早期筛查和诊断。

可以说，这项技术为医疗行业带来了新曙光，有望打破传统医疗诊断的局限，开启更精准、高效的医疗新时代。

AI“相面”并非伪概念

事实上，AI“相面”并非简单的概念炒作，背后有复杂精妙的技术支撑。

一方面，在AI“相面”中，深度学习模型会被输入海量面部图像数据，涵盖不同年龄、性别、种族、健康状况人群的面部信息。模型在学习过程中，逐渐掌握各种面部特征与健康状况的潜在联系。

另一方面，图像识别技术是AI“相面”的另一大支柱，能对输入的面部图像进行预处理，提取关键面部特征。这些特征会转化为计算机能理解的数字信号，作为深度学习模型的输入数据。例如，通过高分辨率图像采集设备和先进图像增强算法，可清晰捕捉面部细微血管纹路，其变化可能与心血管疾病风险相关。

以诊断遗传疾病的AI系统为例，研究人员会收集特定遗传疾病患者的面部图像，标注与疾病相关的面部特征，再将标注好的图像数据输入深度学习模型训练。训练完成后，模型就能分析新输入的面部图像，判断是否有患特定遗传疾病的风险。

目前，AI“相面”技术在医疗领域已取得一系列成果，应用场景不断拓展，为疾病的诊断、预测和治疗提供了新思路和方法。

比如，在癌症检测方面，爱云医云诊平台的无接触式AI癌症筛查系统崭露头角。使用者按指示拍下并上传12张相应部位照片、一段30秒脸部视频和一段语音自述（包含不适部位、家族病史、过往病史等信息），24小时内就能得到健康检测结果。

爱云医名声大噪是因为美国前总统拜登被公布患有前列腺癌并已扩散至骨骼后，其合作人张建国翻出2022年发在多个平台的帖子，显示爱云医云诊平台早在三年前就通过分析拜登的照片和视频，精准判断出他前列腺病变高风险，置信度达87%。

同时，在糖尿病及其他疾病的预测和诊断方面，AI“相面”也展现出巨大潜力。比如，鹰瞳科技的视网膜影像人工智能健康风险评估产品，通过分析视网膜影像，实现包括糖代谢风险在内的多种全身健康风险评估。

新加坡的一项系统性回顾研究显示，糖尿病患者的视网膜静脉比非糖尿病人的更粗；美国的一项队列研究发现，视网膜小动脉越细的人，越容易发生2型糖尿病。这些研究结果为AI“相面”技术在糖尿病诊断和预测领域的应用提供了理论基础。

由此可见，AI“相面”技术为医疗领域带来了新曙光，在疾病检测、预测和诊断方面潜力巨大。但要照亮整个医疗领域，还需多方面共同努力，不断探索前行。

对比传统医疗，AI“相面”的优与劣

与传统医疗诊断方法相比，AI“相面”在多个关键维度有显著优势，为医疗变革注入强大动力。

首先，传统医疗诊断流程繁琐，需数天甚至数周，而AI“相面”具有即时性和高效性。这种快速诊断速度缩短了患者等待时间，使患者能及时了解健康状况，为后续治疗争取时间。

其次，传统医疗诊断很大程度依赖医生经验和专业水平，不同医生对同一病例的诊断可能有差异，易出现误诊和漏诊。例如，早期肺癌诊断中，基层医院医生误诊率可达20% - 30%。而AI“相面”通过大量数据学习和精准算法模型，能更准确识别疾病特征。

据悉，耶鲁大学开发的用于诊断马凡氏综合征的AI技术，临床测试成功区分马凡氏综合征和非马凡氏综合征的准确率高达98.5%，远超人类医生平均诊断准确率。这为遗传疾病诊断提供了快速、准确的新方法，有助于医生尽早发现疾病隐患，制定治疗方案，降低疾病危害。

再者，早期诊断对疾病治疗至关重要，许多疾病早期症状不明显，传统诊断方法难察觉。而AI“相面”能捕捉面部细微变化，提前发现疾病潜在迹象。这种基于AI的早期诊断能力，为疾病早期干预和治疗提供可能，有望提高患者生存率和生活质量。

尽管AI“相面”在医疗领域潜力巨大，但作为新兴技术，仍面临诸多挑战与争议。

其一，数据质量和隐私问题是AI“相面”技术发展的阻碍。AI“相面”模型准确性依赖大量高质量数据，但目前数据收集存在偏差、不完整等问题。例如，训练用的面部图像数据可能来自特定地区、人群，导致模型对其他人群适用性降低，易误诊。

同时，AI“相面”需收集处理大量个人面部数据，包含丰富个人信息，一旦泄露会严重侵害个人隐私。2022年就有AI看相软件因过度收集用户面部数据被查处，其隐私协议要求开放通讯录权限，引发社会对数据安全的担忧。

其二，技术泛化应用可能导致歧视风险，使部分求职者遭遇隐形门槛，基于面部特征的不当判断可能在就业、社交等领域对个人造成不公平对待。从医学伦理角度看，AI“相面”诊断结果可能给患者带来心理压力，不准确或误读的结果可能导致患者过度焦虑或接受不必要治疗。

其三，虽然一些AI“相面”技术在特定疾病诊断上准确率不错，但与传统医学诊断方法相比，可靠性仍需验证。面部特征与疾病关联并非绝对，受多种因素影响，AI模型难全面考虑，可能导致诊断结果偏差。

此外，AI“相面”技术在不同肤色、种族人群中表现有差异，深肤色人群图像采集和特征提取难度增加，误差率可能更高，限制了其全球广泛应用。

不可否认，尽管AI“相面”面临诸多挑战，但随着技术发展完善，有望成为推动医疗变革的重要力量，为医疗行业带来革新。

AI“相面”：医疗行业的未来曙光？

在疾病预防方面，AI“相面”技术将更智能精准。通过与可穿戴设备、智能家居等物联网设备深度融合，AI能实时收集个体生理数据、生活习惯数据和环境数据，结合面部特征分析，实现疾病风险动态监测和早期预警。

例如，当AI监测到一个人面部肤色、光泽度和眼部特征变化，结合其日常运动、饮食和睡眠数据，分析出可能有心血管疾病风险时，会及时向用户和医生发出预警，提醒调整生活方式或进一步检查，预防疾病发生。

第二，在个性化医疗领域，AI“相面”基于面部特征分析获取的个体健康信息，可为患者量身定制个性化治疗方案。例如，癌症治疗中，AI可根据患者面部特征反映的基因信息、免疫状态等，预测患者对不同治疗方法的反应，帮助医生选择最适合的治疗方案，减少不必要副作用。此外，AI还可根据患者治疗过程中的面部变化和身体数据动态监测，实时调整治疗方案，实现治疗过程动态优化。

第三，通过分析大量人群的面部数据和健康信息，AI可预测不同地区、人群的疾病发病趋势和医疗需求，为卫生部门和医疗机构提供决策依据，合理规划医疗资源布局和配置。例如，AI分析发现某地区糖尿病发病率上升，且老年人口多，对糖尿病治疗和护理需求大，卫生部门可在该地区增加糖尿病专科医生数量、开设更多糖尿病康复中心，合理分配医疗资源，提高医疗服务可及性和效率。

未来发展中，用户需理性客观看待AI“相面”技术。一方面，科研人员和技术开发者应优化算法，提高数据质量，加强跨种族、地域的数据收集分析，解决数据偏差和不完整问题，提升AI“相面”准确性和可靠性。

另一方面，医疗行业从业者要积极学习掌握AI技术，与传统医疗诊断方法结合，发挥各自优势，为患者提供优质医疗服务。大众也应正确认识AI“相面”技术，以科学态度对待医疗变革。

总的来说，尽管AI“相面”还处于发展阶段，但为医疗变革带来的曙光已可见。相信未来，在技术进步和各方努力下，AI“相面”将逐渐成熟，成为医疗领域重要工具，开启更精准、高效、个性化的医疗新时代，为人类健康福祉做出巨大贡献。

本文来自微信公众号“深观商业”，作者：郑朋，36氪经授权发布。

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