眼睛真的會說話 IG照片可能洩露病情

好醫師新聞網記吳建良/整理報導

圖 1:預測關鍵指標的視網膜影像。

視網膜影像的神經網路能提供不只是老年黃斑部病變的資訊。一項採用 30 萬名病患的 Google 研究顯示:視網膜影像的 AI 模型不依靠臨床知識建立,而是從資料中學習規則,就能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制 (透過糖化血色素得知) 及重大心血管疾病的風險 (圖 1 )。

AI 還能善加利用社群媒體上的照片預測人們的心理健康狀態

連 Instagram 上的照片也能透露出有趣的資訊而被 AI 捕捉到。2017 年,Andrew Reece 和 Christopher Danforth 使用深度學習,並採用了 166 人在 Instagram 上的 43,950 張照片 (他們在線上同意分享),其中有 71 人有憂鬱症病史。許多你想像得到和想像不到的照片特徵,他們都做了心理分析,包括照片中是否有人、場景是在室內或室外、夜晚或白天、按像素分辨色彩和明亮度、照片得到的留言和按讚數、使用者發文的頻率等。Instagram 照片可以區分出憂鬱和健康的人,也能在進行臨床診斷之前就診斷出憂鬱症,而且與使用者對自我心理健康的評估無關聯性。值得注意的是,Instagram 中能消除色彩的濾鏡功能超乎預期地更能區分憂鬱與健康的個體 (如圖 2 )。機器偵測憂鬱症的準確度為 70%。

圖 2:憂鬱與健康人士使用 Instagram 濾鏡的情形,長條圖代表頻率觀察值與期望值之間的差異。

本文節錄自《 AI 醫療 DEEP MEDICINE》

作者介紹:

Eric Topol 是世界著名的心臟科醫師,克里夫蘭勒納醫學院(Lerner College of Medicine)創始人,任職於斯克里普斯研究中心(Scripps Research),也是十大被引用文章數最多的醫學研究人員之一。 除本書《AI 醫療 Deep Medicine》外,另著有《The Creative Destruction of Medicine》、《The Patient Will See You Now》兩本醫療暢銷書,均獲 Amazon 4.5 顆星評價。

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