生物识别技术通常由基于机器学习框架的AI驱动
【生物识别技术通常由基于机器学习框架的AI驱动】在大多数情况下，这种生物识别技术用于验证和识别个人 ， 无论是在机场航站楼的乘客筛查过程中，还是在智能手机的指纹扫描home键中 。自然，这也适用于卫生保健部门 。例如，生物识别技术越来越多地用于可靠地识别患者 。然而，这项技术也开始在医疗保健的另一个方面(医疗诊断)提供有趣的应用 。
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寻找症状
当人工智能专家DeepMind、伦敦大学学院和英国Moorfields眼科医院合作开发一种可以帮助人类视力免受眼病困扰的计算机视觉系统时，这种应用的一个显著例子出现在2018年 。与许多其他人工智能驱动的生物识别系统一样，该系统旨在寻找生物材料中的模式——在这种情况下，与视网膜疾病相关的模式，可以在视网膜扫描中找到 。值得注意的是，研究人员发现，他们的人工智能系统可以以94%的准确率识别眼疾，并且可以比医生更有效地检测出50多种不同的眼疾 。
甚至在此之前，梅奥诊所的研究人员与以色列一家名为Beyond Verbal的初创公司合作 ， 开发了一个人工智能驱动的系统，旨在使用语音生物识别技术来检测心脏病的迹象 。而且 ， 早在2015年，科廷大学的研究人员就开始探索如何利用面部生物识别技术来检测患者的疼痛迹象，这是医学领域临床评估的一个灰暗领域 。
也许最引人注目的是，人工智能驱动的生物识别技术或许能够帮助诊断生理疾病以外的精神疾病 。SonHealth去年11月宣布获得了一项基于语音生物识别的新型生物识别诊断工具的专利 。SonHealth的系统旨在分析患者声音的小段，以发现可能指向早期健康状况的异常现象，包括抑郁症和痴呆症；此外，它还使用语音生物识别技术来识别患者 。
SonHealth并不是第一个将语音生物识别技术应用于精神疾病检测的组织 。例如 ， 2015年，纽约大学Langone医学中心的研究人员探索了机器学习人工智能软件的使用，该软件旨在扫描语音生物特征，以寻找与PTSD、抑郁症和其他精神疾病有关的模式 。即使在这个系统开发的早期，研究人员发现他们的系统可以诊断PTSD，准确率为77% 。
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