Как искусственный интеллект и глубинное обучение могут помочь выявлять генетические заболевания?

Распознавание лиц может сделать некоторые довольно впечатляющие вещи, но как могут подобные технологии помогать диагностировать генетические заболевания просто анализируя особенности человека? Как известно генетические заболевания могут диагностировать только опытные специалисты, которые уже не первый десяток работаю в этой области.

Программное обеспечение под названием Face2Gene, разработанный компанией FDNA, пытается диагностировать генетические заболевания — путем анализа изображения лиц для согласования возможных диагнозов. Компания надеется, что в результате приложение, которое позволяет анализировать изображения пациента, получить предполагаемый диагноз.

«Один из 10 людей страдают от редкого заболевания,» рассказывает генеральный директор Декель Гелбмэн. «Многие из них являются опасными для жизни, и часто очень трудно диагностируемы. Эти пациенты и их семьи страдают от тяжелого бремя, пытаясь найти ответы на свои симптомы. FDNA помогает врачам диагностировать это заболевания быстрее, в надежде спасти жизни и улучшить качество жизни пациента. Мы добиваемся этого с помощью лучшей технологии в мире на основе сочетания распознавания лица, глубокого обучения и искусственного интеллекта и сотрудничает с клиницистами, исследователями, лабораториями, и в конечном счете с компаниями-разработчиками препарата, которые разделяют наши цели».

Создание Face2Gene было основано на понимание Декель Гелбмэн о том, распознавания лиц помогают выявить закономерности, которые коррелируют с теми или иными заболеваниями. В компании считают, что из более чем 7000 известных генетических заболеваний, могут быть обнаружены с помощью технологии распознавания лица.

"Технологии FDNA учат выявлять очень тонкие и четкие закономерности, связанные с редкими заболеваниями,«продолжил Гелбмэн. «Мы обучаем наши технологии с использованием генетического, фенотипического и фациального анализа данных, полученных при ежедневном использовании тысячи медицинских работ. Что позволяет нам использовать десятки тысяч лет накопленного клинического опыта. Конечно, окончательная оценка-это врач, а путем увеличения клинического процесса, мы предлагаем врачам больше информации для более точного диагностирования заболевания пациента».

Со временем компания надеется, что ее способности для диагностики генетических заболеваний будут двигаться дальше и начнут распознавать практически все редкие заболевания.

Это определенно интригующие вещи — и еще один пример того, как глубокое обучение и другие типов ИИ, помогают преобразовать мир.