img

澳门拉斯维加斯

由Megan Molteni为WIRED患者二号出生于第一次父母,20年代末,白色怀孕是正常的,并且出生并不复杂但几个月之后,很明显出现了问题孩子耳朵感染后耳朵感染了麻烦晚上呼吸他的年龄很小,到他五岁生日时,仍然没有说话他开始癫痫发作脑MRI,分子分析,基础基因检测,医生分数;没有其他选择,在2015年,他的家人决定对他们的外显子组成序列 - 编码蛋白质的基因组部分 - 看看他是否从父母那里遗传了一种遗传疾病

一种变异出现了:ARID1B突变他建议他患有一种名为Coffin-Siris综合征的疾病但是病人二号没有这种疾病的典型症状,如稀疏的头皮和不完整的小拇指因此,包括Karen Gripp在内的医生会见了Two的家人讨论外显子组的结果,她没有真正考虑过Gripp在向Face2Gene上传了一张Two's face的照片时感到倍感惊讶该应用程序由同样的程序员开发,他们教Facebook在朋友的照片中找到你的面孔,快速连续地进行了数百万次微小的计算 - 如何眼睛偏得很厉害

眼睑裂有多窄

耳朵有多低

量化,计算和排名以表明与面部表型相关的最可能的综合症在照片上甚至还有一个热图覆盖图,显示哪些特征是最具指示性的匹配“事后看来,这一切对我来说都很清楚,”格里普说,他是特拉华州AI duPont儿童医院的医学遗传学部主任,并且多年来一直看病人“但是之前的任何人都不清楚”患者二号的医生16年来发现了什么Face2Gene只需几分钟就可以利用Face2Gene这样一个事实,即如此多的遗传条件具有一个“面子” - 一个独特的特征星座,可以为潜在的诊断提供线索它只是利用如何利用的几种新技术之一快速的现代计算机可以分析,分类和查找大量数据中的模式它们建立在人工智能领域,称为深度学习和神经网络 - 其中最有希望通过识别和诊断疾病来实现人工智能50年的革命医学承诺遗传综合症并不是唯一可以从机器学习中获得帮助的诊断方法RightEye GeoPref自闭症测试可以识别婴幼儿自闭症的早期阶段12个月 - 早期干预可以产生重大影响的关键阶段1月2日在拉斯维加斯举行的CES上亮相,该技术使用红外传感器测试儿童的眼球运动,因为他们观看分屏视频:一侧充满了人和脸,另一个具有移动几何形状的孩子在那个年龄段的孩子应该比抽象物体更容易被脸部所吸引,因此他们在每个屏幕上看的时间量可以指示孩子在自闭症谱中可能会下降的位置相关:为什么我不会得到乳腺癌的基因检测在由测试的发明者,加州大学圣地亚哥分校研究员Karen Pierce进行的验证研究中,1测试正确地预测了自闭症谱系di超过400名幼儿86%的时间表示,它仍然很新,并且尚未被FDA批准作为诊断工具“在机器学习方面,这是我们最简单的测试,”RightEye说首席科学官Melissa Hunfalvay“但在此之前,只是医生或家长的观察结果可能会导致诊断并且问题在于它无法量化”类似的工具可以帮助早期发现美国的第六大原因

死亡:阿尔茨海默病通常,医生不会及时发现任何身体症状来尝试任何疾病的现有干预措施但机器学习会听到医生不能做到的事:语言认知障碍的迹象这就是多伦多Winterlight Labs正在发展的方式一个工具,在其早期阶段挑选痴呆症的暗示联合创始人Frank Rudzicz称这些线索“紧张”,“闪烁”:高频小波只有计算机,不是人类,可以听到Winterlight的工具比医生目前用于评估阿尔茨海默氏症的铅笔和纸质测试更敏感 除了粗略,数据方面,这些测试每六个月不能超过一次Rudzicz的工具可以每周多次使用,这可以让它跟踪好日子,坏日子,并测量患者的认知功能随着时间的推移产品仍处于测试阶段,但目前正由加拿大,美国和法国的医疗专业人员进行试点更多:酒与癌症之间的混乱联系如果这对您来说感觉有点科幻,那么记住医生是有用的因为机器在检测和分析我们的身体行为不端的许多微妙迹象时都非常敏感

例如,没有计算机,第二号病人就无法比较他的外显子成千上万的其他人,并发现基因突变标记他与Coffin-Siris综合症但这一切都没有使医生过时甚至Face2Gene - 根据其发明者,它可以诊断使用从其数据库中的数十万张图像中收集到的面部图案,已知的8,000种遗传综合症中有一半 - 需要有足够经验的医生(如Karen Gripp)来验证结果

这样,机器就是对医学一直是:随着每一个新数据点变得越来越强大的科学更多来自有线:比较生育控制方法的更聪明的方法胡萝卜实际上是否能提高你的视力

你曾经看过新的联邦法律的最聪明的机器人会批准政府黑客当你谈论谷歌黑客的工资时会发生什么欺骗面部识别登录与Facebook照片

作者:岑歌徇

News