目前AI 人脸识别技术已被广泛用于手机解锁、移动支付，而在未来，人脸识别甚至可以成为标准体检的一部分。最近的研究表明，面部识别技术识别综合征的能力已经达到了专业医生级别。据The Verge报道，来自美国数字医疗公司 FDNA 的研究人员提出了一种深度学习应用 Face2Gene，可以帮助医生识别罕见基因疾病。

　　据悉，Face2Gene依靠深度学习算法和类脑神经网络来区分人类照片中与先天性和神经发育障碍有关的独特面部特征。利用从照片中推断出的模式，该模型可以定位到可能的诊断结果，并提供可能的选项列表，从而加速临床诊断。

　　目前该软件已经收集了超过17,000张图像，涵盖200种不同的综合症。值得一提的是，这款app可以直接安装在手机里，其识别遗传病的 top-10 准确率高达 91%。研究者称，这种深度神经网络识别罕见病的准确率超过了人类医生。

　　不过这项工具也存在着一定的“种族偏见”，算法对非洲面孔的识别准确率相对较低。随后FDNA称，与其他人工智能软件一样，这只是一款参考工具，它可以帮助而不是取代人类诊断。

　　牛津大学专家ChristofferNellåker称，这项技术的真正价值在于，“对于一些罕见疾病来说，医生诊断的过程需要很多年，而这项技术将大大缩短诊断时间并有助于寻找新的治疗方法”。

图片来源：FENA、The Verge