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眉目。
北大的一個研究團隊，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。
還能用它來預測我們的衰老狀況和健康狀況，之後用它來檢測心血管類的疾病，也不是沒可能。
可能跟大部分差友一樣，剛看到這個研究的時候，世超覺得這類研究頂多算個實驗室成果。沒想到在查了之後發現，這類技術科其實學家們早就在搞了，而且已經有不少實際應用的案例了。
就比如有不少護膚企業，都整出了掃臉推薦產品的應用，可以通過面部識別，幫用戶獲取皮膚狀況。
而且整個過程，還是基於皮膚病學分級系統進行評定的，幾乎可以達到皮膚科醫生的級別。
甚至在前些年，他們還基於這個技術搞出來一個硬體，套在手機上面，就能讓攝影頭看到更多的面部細節，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，已經整出來一個「掃臉看病」的應用程式 Face2Gene。
基本上關注這個領域的都知道它們的大名，相關報導也不少。
它呢，光看臉就能對人進行基因篩查，專門用來診斷各種罕見的遺傳綜合症，還能附帶檢測一些自閉症類的情緒疾病。
到現在為止，它能準確識別出的，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症候群（一種基因變異引起的罕見疾病），當時，各種典型的軀體症狀都還沒顯現出來。
而且今年年初，日本針對它整了個研究，結果發現 Face2Gene在篩查先天性變形症候群的時候，準確率能高達85.7%。
等於是醫生在診斷前，用它來當個初篩工具都沒啥問題，也有不少醫院這麼做了。
據泰晤士報消息，英國的一家醫院用 Face2Gene，給兒童篩查基因疾病，能在幾秒內就識別多種疾病的2000多種面部特徵，給醫生們省了不少精力。
類似的技術還有很多，就在上個月，墨爾本大學的一個研究團隊也整出來個工具，能通過識別面部肌肉，來判斷是不是中風了，準確率也高達82%。
還有在老齡化嚴重的日本，他們對 AI輔助診斷的技術也是賊上心。
今年 CES展上，日本電氣（ NEC）的新產品還拿下了人工智慧創新獎，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還打算在多模態生物特徵認證上下更多的功夫，也就是說，不光要識別人臉，還要識別虹膜等等，好讓檢測的準確率更上一層樓。
反正近些年來，識臉看病的產品是越來越多了，不過大夥們心裡可能還都有這麼一個疑問，光靠一個面部識別，是怎麼看出這麼多病的？
其實這還真有非常嚴謹的科學證明，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。
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。
並且按照理想狀況，光靠面部識別，就能診斷出像唐氏症候群、兒童早衰症等上千種基因類疾病。
但在一般情況下，咱提到的這些細微變化，光靠肉眼可能連醫生都察覺不到，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，對面部數據進行幾百萬次運算，包括眼睛有多斜、瞼裂有多窄、耳朵有多低等等，它都能詳細的量化分析，進而列出可能的疾病。
另外，面部各個區域的溫度，也會根據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，就是基於這個原理。
它會先通過熱成像儀掃描出人臉部的3D圖像，再根據不同區域的溫度狀況，預測可能出現的慢性病。鼻子變冷和臉頰變暖就是血壓升高的明顯跡象。
當然，用 AI面部識別看病，可不是說要把醫生給取代掉，本質上它還只能起到幫醫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要實現這些的前提，除了有強大的算法外，還得有充足的患者數據。
而這是這類 AI現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確率已經相當高了，但也僅限於白人患者，要是換個膚色或種族的患者，就不一定能診斷出來了。
有這麼大差別的原因也很簡單，因為它用來訓練的資料庫里，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據。
像是在歐美那邊，判斷唐氏兒的一個標準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徵。
所以針對不同種族和膚色的患者， AI算法也還是得設定好對應的評判標準。
但不管怎麼說， AI看臉識別病總歸是利多你我他的技術。
世超倒真挺期待在手機里上線這類 App的，掃個臉就能看病，那多方便啊。。。
