你的年龄体重身高,最好别对这款 app 撒谎

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话说有一天小探看到一款神奇的自拍 App,说是其背后的 AI 通过自拍就能分析出你的身高性别、年龄体重、BMI 等。

 

 

小探挑好了光线、角度拍了一张,结果发现... AI 眼中的我,比实际眼中的我要老了 8 岁

 

不服气的小探让办公室几位其他同事测试了一下,发现虽然有一位同事 AI 连性别都判断错了,但在另一位同事身上,从年龄、到身高、再到体重、BMI(身体质量指数),都非常准确!引得大家大呼:这款 App还真有点神奇!

 

这款 App 背后到底有哪些高科技?小探来到了硅谷 Palo Alto,采访了 AI 医疗公司 doc.ai 的共同创始人兼首席运营官 Sam De Brouwer。

 

更全面、更完整、更准确的医疗信息

 

Doc.ai 是以 AI 驱动的医学研究辅助公司,其目标是让人们能够在手机上收集、拥有自己所有的医疗数据,获得个人化的医疗建议,并利用大量真实数据,帮助加速医学研究项目。

 

对于个人用户来说,与现状相比,doc.ai 的方式能解决两个问题:第一,个人医疗信息更全面、更完整、更准确第二,明确医疗信息所有权,让产生医疗信息的人能真正拥有自己的医疗信息,并且能通过自主分享、贡献自己宝贵的医疗信息,获得相应报酬

 

什么意思呢?我们细细说来。

 

首先,我们先来说说 “让个人医疗信息更全面、更完整、更准确”。

 

先说更全面。随着人们对健康日渐重视,用饮食记录 app、运动健身 app(比如微信计步器)、睡眠 app、各种运动手环等记录健康数据的软硬件的人也越来越多。我们知道,一个人的健康状态受很多因素影响,每种类的数据,就像画布上的一个个点,点越多,整个画面才更清晰,我们才能看到全貌。而现在,睡眠的数据在睡眠 app 里、饮食的数据在饮食 app 里,但我们无法把它汇总到一个地方。

 

Doc.ai 的想法是,把这些 app 里的数据与 doc.ai 相连,在用户知晓的情况下,让 doc.ai 能够从不同的 app、不同的硬件里,把自己的吃喝运动、起床睡觉的信息都放在一起,由点及面,让个人用户能够更全面地记录自己的健康情况。

 

再说更完整。Sam 告诉小探,Doc.ai 想尽可能全面地收集用户准确的、来源多样化的信息。除了日常饮食、作息运动等信息,Doc.ai 还希望收集用户的医院化验结果、医疗记录、微生物组、症状反应、遗传信息、周围环境等多种信息。

 

环境、空气质量、花粉......所有这些细节,其实都会对我们的健康产生影响。用户可以在 doc.ai 的 app 上把所有这些内容都上传进去,app 就会根据收集的内容为用户提供一些预测:比如预测你今年可能要去几趟医院、这个春天会不会过敏... 等等。

 

 

毕竟,信息收集得越多,其背后的 AI 学习速度也就越快,做出的判断就越精准,也就越因人而异,为你量身定做。对个人用户来说,更精准的判断不论是疾病预防、还是精准医疗,都有很大好处。

 

接下来,我们再来说说 doc.ai 计划如何让未来的数据收集更准确 —— 这是最有挑战、但科技感也最足的部分。

 

不少人为了保持身材,会用一些食物热量记录 app。不知道大家是否想过这个问题:你怎么才能相对快速、准确地把你今天都吃了哪些东西记录到手机上呢?

 

靠手写?很麻烦,而且还不准确。靠扫条形码?这个方法虽然准确,而且被美国最受欢迎的卡路里 app 之一 Lose It 采用,但并不是所有食物都有条形码。靠拍照?这到是个好办法 —— 毕竟很多人已经养成了餐前对着食物照相的习惯。但即使拍照也有不足之处。

 

(图自网络,版权属于原作者)

 

Sam 告诉小探,食物里有很多 “隐形元素”,比如放了多少盐、多少糖,靠现在手机照相无法准确记录,因此这种数据对医疗作用来说精度明显不够。而 doc.ai 希望未来有一天,可以依靠 计算机视觉等技术,能够更加精准地记录识别、分析眼前的物体。

 

“对于个人健康信息收集,我们目前还只是刚刚起步。”

 

谁的医疗信息谁做主、谁获益

 

每年,药厂、医疗公司等研发机构都需要大量的数据作为辅助。谁是这些数据的生产者呢?是正在阅读这篇文章的你、是小探、是我们每一个人。

 

以前,我们生产数据的方式是一年去一两次医院看病,病例簿上的信息就是我们不定期地、断断续续地产生的数据。而现在,随着可穿戴设备越来越普及、再加上我们越来越习惯于用一些手机 app 记录自己的医疗信息,我们产生的数据也井喷式增长。

 

不过,我们使用这些软硬件设备记录的自己的医疗信息,到底属于谁呢?出售这些信息带来的经济利益,又进了谁的钱包呢?目前绝大多数情况下,创造数据的用户无法获得相应收益,收益多被数据收集方(比如某款睡眠/饮食 app)获取。

 

一方面,数据产生者无法获得应有的报酬,另一方面,却是临床试验的组织者往往需要花费很多时间、很大力气,才能找到符合要求的志愿者,这也就拖慢了新药研发的进度。

 

而 doc.ai 的方法,或许能同时解决这两个问题。

 

不少正在进行、或即将进行的临床试验项目通过 doc.ai 这个平台进行志愿者招募。整个过程全部自动化,用户如果有兴趣成为志愿者,首先要阅读协议条款:比如志愿者需要满足什么条件、研究机构需要什么样的数据等。如果满足条件,且志愿者选择同意条款、签字完毕后,临床实验就可以正式开始了。在实验结束、数据分享给相关机构后,志愿者将按协议获得相应报酬。

 

 

当然,数据到底分不分享、分享给谁、分享多少 … 决定权在用户手上 —— 其实我们的健康、医疗数据早就被分享出去了,只是我们没有决定权而已。

 

doc.ai 希望通过这种方式,用户不仅可以对自己感兴趣、帮得上忙的科研做出贡献,还能顺带获得不同形式的参与奖励,比如获得 doc.ai 的积分,以便到 doc.ai 的 market place 换取亚马逊礼品卡等奖励(2018 年感恩节时,doc.ai 的宣传活动大获成功,以至于一度出现积分换卡的用户太多、doc.ai 大量补买亚马逊礼品卡、差点被亚马逊当做恶意软件封号的壮举)。

 

在 doc.ai 平台上的诸多正在进行的临床实验项目中,有一个已经成功招满人了。而且 Sam 告诉小探,通过该平台招募临床实验的志愿者,比通过传统方式招人要快得多:doc.ai 在短短 10 周内就招来了 2000 名志愿者,而传统方式通常需要六个月。

 

很快,doc.ai 的平台上将有一系列协助临床试验招募的项目:有针对过敏症的数据试验、针对治疗克罗恩病的实验、针对治疗癫痫的实验等。

 

Sam 透露说,现在 doc.ai 平台上有一个研究过敏的项目,通过数据试图预测某人的过敏风险。另外,doc.ai 还与斯坦福大学合作,一起研究治疗癫痫症的方法:doc.ai 将构建一个框架,以构建预测模型来预测最适合某患者的抗癫痫药物的可能性(对于抑郁症或癫痫症等疾病来说,每人情况不同,而目前医生缺乏工具和信息对病人进行精准治疗,因此医生只好给病人开很多种药物,根据病人的反应一个个试,看到底哪种有效)。

 

在这整个过程中,从保证用户隐私的角度来看,所有数据都是脱敏(即隐去用户个人身份等信息)的;而从药厂、科研机构等数据购买者的角度来看,数据的真实性也得以保障。

 

Doc.ai 认为,他们的方式不仅能明确医疗数据的所有权、使数据生产者享受其创造数据的利益,另一方面,还能聚沙成塔,把散落在四处的零落数据整理成有体系、可追踪、更全面的长期数据,从而大大加速科研的步伐。

 

要做到这些,离不开 doc.ai 背后的技术。

 

数据收集、存储、分析的新方式

 

作为一家 AI 公司,Doc.ai 非常擅长开发前所未有的、有助于收集医疗数据的模块。doc.ai 建立了数据的 importer,让个人用户可以更便利地把第三方上的数据导入 doc.ai 的系统里。

 

在现阶段,这无疑是很好的收集数据方法,但 Sam 认为,未来数据收集的方式将大大改变:计算机视觉(computer vision)与语音收集将成为主角,而这两方面一直以来也是 doc.ai 的关注点。

 

文章最开始提到的 “医疗自拍” 就是 doc.ai  在这方面的初步尝试。其背后的神经网络可以通过简单一张自拍,就算出你的年龄、身高、体重和身高体重比(BMI)。当然,目前这个技术尚不完美,其中需要改进的地方之一就是由于数据库里亚裔数据较少,因此 AI 面对亚裔脸孔算不准确的几率更高 —— 不过比起性别都被算错的同事来说,小探觉得被 AI 算老了几岁也不算什么了。这款 app 可以从应用商店下载哦!大家可以去测一下是否准确。

 

此外,Doc.ai 还有另一款针对数据科学家的 app:Net Runner。Net Runner 是一个神经网络。它能够在用户打开摄像头后,实时计算用户的年龄、身高、性别和体重,而这些都能在 20 毫秒内算出来。在判断你的信息时,它还会学着把光线、角度等可能会影响判断的因素都考虑进去,非常智能。

 

Net Runner 不仅能即时识别人脸、还能即时识别周围环境、常见物体,并且实时给这些物体打上标记,让后期的 AI 处理更加省时。

 

(AI 练习识别物体。图自 doc.ai)

 

这款 app 的独特之处在于,它是一款完全在用户手机上的 AI 应用:所有的数据、计算都完全在手机上完成 —— 而不是上传到云再完成。Sam 认为,这种方式是 “绝对数据所有权、绝对高速、绝对安全”。而对用户来说,这也有独特的意义:它意味着不仅原始数据本身的绝对拥有权属于用户,而且 AI 计算的结果也完全被客户所拥有。

 

此外,医疗数据作为一种体量庞大的有价资产,doc.ai 目前也在探讨用区块链技术简化信息存储的可能性。

 

采访结尾 Sam 透露说,在未来,doc.ai 有计划扩张到其他国家,和其他国家的研究人员、技术人员一起合作,让更多人第一次真真正正、完完全全地掌握自己的医疗数据,获取更精准的医疗建议。

 

眼看着 AI 就能让我们的生活更健康了,但 AI 火眼金睛的唯一 “缺点”,就是它有可能戳穿我们自欺欺人的自我安慰 … 毕竟,随着计算机视觉、AI 的发展,“我觉得我看着挺年轻的”、“我觉得我看着挺瘦的” 等我们善意欺骗自己的谎言,在阅人无数的 AI 面前都将无处循形。