肺炎無所遁形!人工智慧輕鬆檢驗無症狀患者!(下)

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肺炎無所遁形!人工智慧輕鬆檢驗無症狀患者!(下)

人工智慧為你健康安全把關,輕鬆檢驗無症狀新冠患者!(下)

AI 檢測咳嗽時異音 找出 COVID-19 無症狀感染者

而在疫情爆發後,研究團隊開始將此技術運用在新冠病毒的篩檢上。團隊一共收集了多達7萬個聲音樣本,用來訓練即將迎戰新敵人的人工智慧模型,每個樣本皆包含數次咳嗽的聲音,其中有2500個樣本來自於確診者。蘇比拉納表示:「在醫療領域,這是到目前為止最大的咳嗽數據庫了」。

接著團隊在 1,000 個樣本上測試此 AI 模型,其中樣本有一半為健康者的咳嗽聲,另一半為確診肺炎者的咳嗽聲。在測試中,人工智慧準確地辨識出 98.5% 的確診患者,且辨識出 100% 的無症狀感染者,展現令人歎為觀止的準確性。

▲就算是新冠患者未表現出圖中的症狀,人工智慧演算法仍可從咳嗽聲辨識無症狀感染者。 (示意圖,與本事件無關/Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)

 

論文共同作者之一的蘇比拉納表示:「即使患者看似毫無症狀,一旦染上 COVID-19,其產生聲音的方式也會發生變化。」但他同時也強調,雖然該 AI 能夠檢測出不健康的咳嗽聲,但依然需要謹慎使用,因為該工具是以「篩選條件」的方式找到相符的疾病,因此也可能出現偶然地完全符合篩選條件,卻不是 COVID-19 的狀況,不管是個人或醫療人員都必須謹慎判斷。

團隊盼推出檢測 APP 民眾在家也可免費自我篩檢

▲團隊盼能開發出應用此 AI 的免費應用程式。 (Photo by Brian McGowan on Unsplash)

 

目前團隊正在與多家醫療機構合作,以便建立起更多元的數據庫,使預測更為精準。

除此之外,研究團隊也正嘗試開發出應用此 AI 的免費應用程式,如果獲得 FDA(美國食品和藥物管理局,Food and Drug Administration)的許可,接下來團隊將會與私人企業合作,開發手機 APP。該 APP 將可能成為一個免費、便捷、居家性的病毒預先篩檢工具,特別是能夠識別出無症狀感染者。使用者可以將咳嗽聲以手機錄製後,上傳提供 AI 分析,就能得知是否有被感染的可能性,再進行正式的新型冠狀病毒篩檢。

蘇比拉納表示:「如果每個人在去教室,工廠或餐廳之前都使用該診斷工具,則該組診斷工具的有效實施絕對可以減少大流行的傳播。」

長期關注人工智慧相關議題的作家和演講家卡倫姆‧柴斯(Calum Chace)表示,這個能通過咳嗽聲音辨認新冠病毒疾病的演算法是「AI 人工智慧的經典範例」,他過去也曾就 AI 對人類帶來的衝擊提出警告,但這一次柴斯表示:「這是運用 AI 幫助人類的一個好例子,單就這件事來看,我看不出 AI 會帶來什麼危險。」

也許,AI 將能成為阻止疫情擴散的最大助力之一。

 

 

 

 

 

 

 

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人工智慧為你健康安全把關,輕鬆檢驗無症狀新冠患者!(上)

人工智慧現在可從人的咳嗽聲中,就可以認出對方是否為新冠肺炎患者──就算是無症狀患者,也能輕易被辨識出。在目前全球疫情仍未趨緩之際,AI 可說是為新冠病毒的檢測帶來新希望!

美國麻省理工學院(MIT)實驗室日前發表一篇論文,表示他們開發出的最新 AI 演算法,只要聽到人的「咳嗽聲」,就能知道這個人有沒有感染新型冠狀病毒。重要的是──這個方法對檢測出無症狀患者特別有用。

▲ MIT 新開發的人工智慧演算法,光聽咳嗽聲就能辨識新冠患者──包含無症狀患者。(示意圖,與本事件無關/Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)

 

新冠疫情依然在全球多國延燒,目前有越來越多證據顯示,在新冠病毒感染者中「無症感染者」佔了相當大的比例。這些沒有發燒、咳嗽、四肢無力等明顯特徵的無症狀感染者,因接受檢測的機會遠遠小於有症狀的感染者、難以及早接受治療,因此是十分有可能持續傳染給他人,成為疫情防堵的最大威脅。

而近日,麻省理工學院(MIT)實驗室公開表示,他們利用 AI 成功開發出一種冠狀病毒檢測的新方法。

該方法的關鍵是分析人的「咳嗽聲」。MIT 研究人員在電氣電子工程學會(IEEE)的《醫療生物工程》(Engineering in Medicine and Biology)期刊上發表一篇論文,文中表示他們發現無症狀感染者發出的咳嗽聲、與身體健康的一般人有所不同,或可幫助協助辨識出感染病毒的患者,使預篩變得更加容易。雖然人耳無法辨認這種細微的差異,但人工智慧 AI 可以。

在此篇論文中,研究人員明確表示,他們已經開發出一種能辨識新冠肺炎患者咳嗽聲的 AI。

「聽聲」看診 人工智慧靠聲音辨識多種疾病

其實在疫情開始流行之前,研究團隊已著手開發能分析咳嗽異聲的 AI。當時的目標是一望能診斷出肺炎、哮喘和阿茲海默症等疾病。

麻省理工學院自動識別實驗室的研究科學家、同時也是此次論文共同作者之一的布萊恩‧蘇比拉納(Brian Subirana)已證明咳嗽異聲可以幫助預測阿茲海默症。由於新冠肺炎與阿茲海默症有某些相同的症狀,因此團隊便思考是否能將此技術應用至疫情檢測上。蘇比拉納表示:「感染新冠病毒疾病之後,就算是沒有出現任何症狀,你發出聲音的方式也會變得不一樣了。」

▲新冠患者就算是無症狀,發出的咳嗽聲也會與一般人不同。人類無法辨識其不同之處,但人工智慧可以。(示意圖,與本事件無關/Image by Mary Theresa McLean from Pixabay)

 

研究團隊訓練了稱為「ResNet-50」的神經網絡,用 1000 多個小時的語音資料集訓練,以辨識區分不同強度的聲音。有研究成果表示,聲似「mmmm」的發音可以顯示出一個人聲帶肌肉的狀況,AI 可以根據其中細微的不同,進而判斷出是否有呼吸道症狀。

之後,團隊訓練了第二個 AI 模型,用來區分言語中明顯的情緒狀態。因罹患疾病、神經系統較脆弱的人,表現出沮喪、憂鬱比表達快樂的頻率更高。研究人員是透過蒐集演員表演的資料集來開發出「語音情緒分類器」的模型,讓 AI 得以辨識如平靜、快樂和悲傷等從聲音流露出的情緒。

接著,研究團隊訓練了第三個 AI 模型,專門辨別肺部和呼吸功能的變化。

最後,該團隊將這三個模型結合在一起,並多編寫一種檢測肌肉退化的演算法。團隊試用這組結好的 AI 模型,辨識包括阿茲海默症患者在內的人聲錄音。他們發現,與舊有的 AI 相比,新 AI 可以更好地識別出患有阿茲海默症的聲音樣本。

結論表明,聲帶減弱、語言情緒、肺活量、呼吸功能以及肌肉退化這四個面向是診斷的要點,同時也可以用來檢驗是否罹患 COVID-19。

別急著跳出!下一篇文章即將介紹人工智慧如何從咳嗽辨識無症狀患者。請點此接續看下去!

 

 

 

 

 

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本系列文章為【為了被 AI 認出,你願意戴上「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂】的下篇,上篇請點此

為什麼人工智慧不擅長辨識黑人女性?

▲ 科學期刊《自然》所刊之專文指出,被偏倚資料組訓練出來的演算法,通常僅會將左圖辨識成「新娘」。(圖片來自:Left:iStock/Getty;Right:Prakash Singh/AFP/Getty)

 

那究竟為什麼 AI 不擅長辨識黑人與女性呢?讓我們從波拉維尼的故事說起:

在 MIT 實驗室的某日,波拉維尼用自己的臉部照片測試了微軟、IBM 等公司的臉部辨識 服務,卻發現這些將自己宣稱的多先進的服務,有的將她誤認為男性、有的對她的照片沒有反應,根本辨識不出東西,錯誤率高到令她吃驚。

一直到她戴上白人面具,AI 彷彿恢復正常般,又可以辨識了。難道是因為她的臉部長相太特別、剛好是 AI 辨識不出來的特例?還是……這些辨識服務本身就有漏洞?

於是,波拉維尼決定進行更廣泛的測試。她輸入了超過 1000 張照片,包括不同種族、不同性別。結果發現一個明顯的趨勢:膚色愈白,辨識正確率就越高;另一方面男性的正確率遠比女性高。讓她明白為何臉部辨識幾乎無法認出她——因為她是一位具有「雙重弱勢」黑人女性,她這類人的辨識正確度,遠遠低於白人男性。

真相其實很簡單,歸根究柢就是因為在訓練演算法時,開發團隊並沒有提供多元的種族和性別資料給 AI 所導致。換句話說,AI 在「成長過程」中,認知到的世界就多由白人、男性所構成。

即使並沒有人刻意將人工智慧訓練成這樣,但它可能引發的後續問題,或許比存有種族偏見的街頭警察更加嚴重……

還沒有完善就直接上陣的演算法

這個問題多花點時間就可以修正,只要提供多元組成的資料給 AI 即可,但這些科技公司依然選擇讓不完全的臉部辨識服務上線。

而臉部辨識服務也不是唯一一個,會將存有偏見疑慮的 AI 服務投入實用的案例:

2018 年紐西蘭移民署(Immigration New Zealand)實行一項實驗計畫(pilot programme),藉由國家簽證申請程序蒐集移民的年齡、性別、種族、犯罪紀錄、醫療費用欠繳紀錄等等資料,預測這些居留者如果續留,有無犯罪的可能或是否帶來更多醫療支出。一旦 AI 認為,某些移民有治安或醫療方面的疑慮,他們將無法重新申請簽證,甚至會直接被驅逐出境。

消息一出立刻引發強烈抨擊,不少民眾與人權團體質疑這套演算法帶有偏見、背後隱藏著種族歧視,並且也鬧過荒謬的烏龍──一位印度裔移民的家屬被拒絕居留,只因移民署的 AI 認為他的母親過去曾經患有乳癌,但實際上他母親不曾患過任何關於乳房組織的疾病。

科技巨頭急煞車 將道德倫理納入考量

波拉維尼的研究成果公開後,IBM 於 2018 年投入解決 AI 歧視的問題、2020 年甚至直接宣布「不再開發、提供授權或研究臉部識別技術」;微軟則採納報告以改善誤差,並表示未來開發演算法時會納入道德倫理的考量。

▲ 波拉維尼之研究成果

 

2018 年微軟在官方網站上公布人工智慧開發應考量的六大倫理原則:公平性、可信賴性與安全性、隱私與安全、包容性、透明以及課責。並且透露微軟已成立「人工智慧與工程及研究倫理委員會」,負責研究人工智慧產品研發對人類和社會的影響。

IBM 2020 年 4 月新上任的執行長 Arvind Krishna 撰寫一封公開信致函美國國會:「IBM 堅決反對且不會容許任何技術(包括其他業者的人臉辨識技術)用於大規模監控、種族歧視、違反基本人權與自由,或不符合我們價值觀與《信任與透明度準則》的行為。」

反觀亞馬遜,一開始不斷否認自家臉部識別平台 Rekognition 存有缺陷,甚至指波拉維尼的研究為「詆毀」,直到 2020 年年中因非裔男子喬治‧弗洛伊德之死,讓美國種族膚色衝突白熱化,亞馬遜才宣布將暫停讓美國執法部門使用 Rekognition 一年,為了避免更嚴重的爭議。

臉部辨識技術雖然可以為人們的生活增添許多便利的地方,但同時公共安全與個人隱私之間的取捨、種族性別的偏見爭議,都為這個自發展初期即飽受爭議的 AI 技術,更是蒙上一層陰影。

 

 

 

 

 

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為了人工智慧辨識,你願意戴「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂

人工智慧臉部辨識技術越來越成熟,能夠辨別出「你是誰」已經是基本款中的基本款了!越來越多 AI 辨識技術宣稱可以「從臉孔辨識出智商、性取向、政治傾向甚至是犯罪可能」。

看上去功能如此強大的 AI,卻遭披露「其實只擅長辨認白人」,讓臉部辨識的隱憂浮出水面。

AI 臉部辨識技術目前已被廣泛使用,也實際應用於執法:根據紀錄,從 2011 年起美國聯邦調查局(FBI)偵辦案件時就開始使用臉部辨識技術,至今累計了超過 39 萬次的臉部辨識搜索紀錄,是近年美國執法部門應用成長速度最快的系統工具。

但隨之而來的是被大力敲響的警鐘:一位麻省理工媒體實驗室的資料科學家喬伊‧波拉維尼(Joy Buolamwini)指出,臉部辨識技術其實十分容易誤認有色人種。

只擅辨識「中年白人男性」的 AI

 

In this Wednesday, Feb. 13, 2019, photo, Massachusetts Institute of Technology facial recognition researcher Joy Buolamwini stands for a portrait at the school, in Cambridge, Mass. Buolamwini’s research has uncovered racial and gender bias in facial analysis tools sold by companies such as Amazon that have a hard time recognizing certain faces, especially darker-skinned women. Buolamwini holds a white mask she had to use so that software could detect her face. (AP Photo/Steven Senne)

▲ (圖片來自:圖片來自:AP Photo/Steven Senne)

 

AI 臉部辨識技術已經成熟了嗎?或許真的該打上個大問號。

來自 MIT 實驗室的迦納裔資料科學家喬伊‧波拉維尼表示,根據她在 2018 到 2019 年間做的兩項研究,證實眾多科技公司開發的 AI人工智慧 目前都無法如辨識白人男性臉孔般、準確的辨識出膚色較深的女性臉孔。

其中,尤其以 IBM 系統失誤率堪稱最高,竟然高達 34 %;而亞馬遜的 Rekognition 會將 19 %的女性誤認為男性,如果分析對象為膚色較深的女性,誤判機會更是高達 31 %,同時該系統在分析膚色較白的人種時,錯誤率幾乎等於零。

波拉維尼發現,這些由科技巨頭如微軟、亞馬遜與 IBM 等公司研發出的臉部辨識 AI 演算法,對於判讀白人、黑人與女性竟然出現了差別待遇:「判讀白人的正確度比較高,判讀黑人與女性的正確性則較低。」

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