人脸识别新突破：可检测健康状况

近年来，人工智能在医疗诊断领域取得了显著进展，特别是在利用面部识别技术进行疾病检测方面。以下是一些主要发展和应用:

1. 北京大学研究团队开发的AI系统可通过热成像仪扫描面部来检测高血压、糖尿病和脂肪肝等慢性病。

2. 护肤企业利用面部识别技术评估皮肤状况并推荐产品，其准确度接近皮肤科医生水平。

3. FDNA公司开发的Face2Gene应用程序可通过面部特征识别300多种罕见遗传综合征，准确率高达85.7%。

4. 墨尔本大学研究团队开发的工具可通过识别面部肌肉来判断中风，准确率达82%。

5. 日本电气(NEC)开发的技术可在10秒内通过面部扫描估算脉搏率、氧气水平和呼吸频率。

这些技术的原理基于以下几点:

• 约6000种基因与人脸特征相关，基因突变或缺失会反映在面部特征上。
• AI可以进行精确的面部特征量化分析，识别肉眼难以察觉的细微变化。
• 面部不同区域的温度变化可能指示某些疾病。

然而，这些AI技术仍面临一些挑战:

• 主要用于初步筛查，不能完全取代医生诊断。
• 需要大量高质量的患者数据进行训练。
• 目前多数系统针对白人患者训练，对其他种族和肤色的识别准确度较低。

尽管如此，AI辅助医疗诊断技术仍在不断发展，未来有望在更广泛的疾病检测和健康监测领域发挥重要作用。