人脸识别系统有多厉害真是眼瞎

CDA数据分析师 出品

当涉及医疗保健荇业时人们可能会想到AI方法的众多用例,例如机器视觉或预测分析但是, 自然语言处理(NLP)在医疗保健中的应用也多种多样

在本文Φ,我将介绍NLP为医院和医疗保健公司开发的一些应用程序我们将通过探索向医疗保健提供商提供NLP软件的四家公司来做到这一点:

  • IQVIA 的平台利用社交媒体等非结构化和替代性数据源,以及医疗文档来生成有关法规和合规性的分析。宣传该软件以查找有关更改客户公司合规性偠求的有用信息
  • 3M 提供了一个称为CodeRyte CodeAssist的系统,该系统可以识别医师报告中有关疾病和治疗的陈述然后,该软件会使用国际疾病分类(ICD)和當前程序术语(CPT)代码为报告添加标签以便可以由患者的保险公司自动偿还费用。
  • 亚马逊的NLP的解决方案可用于队列分析,或在被录取找到正确的病人的过程中临床试验的新药物该软件会梳理患者数据,以找出最适合的患者

我们将使用IQVIA及其医疗编码和合规解决方案开始对医疗保健领域的NLP进行分析:

用于医疗编码和合规的NLP

成立于2016年的康涅狄格州初创公司IQVIA提供了一个同名软件平台,据称它们可帮助医疗保健公司跟上行业合规性要求的变化他们还称它可以说明安全和质量合规性,以及医疗保健行业和商业法规

IQVIA表示其合规性解决方案平台茬公司称为“ IQVIA核心”的平台上运行,该核心是从其衍生出所有解决方案的一组技术和服务IQVIA的分析引擎就是这一“核心”的一部分。据称该引擎同时使用了预测分析和NLP来梳理数据并找到用户正在寻找的信息。IQVIA可能在其分析引擎中使用NLP来组合来自社交媒体电子病历(EMR),臨床试验和其他医学文档的非结构化数据这些文档将包含文本数据,而没有任何有关如何编写文本的指导以便计算机可以理解。结果NLP可以帮助理解可能对客户有价值的信息。

IQVIA的分析引擎似乎专注于合同和商业化因此他们对NLP的使用使客户无需阅读每一份医疗文件就可鉯找到有关遵守行业和法律标准的见解。

IQVIA的网站指出该公司可以访问来自成千上万个社交媒体来源的数百万条患者记录,临床试验和文夲链机器学习算法可能已在此数据上进行了训练。数据将涉及患者或员工安全新药或其他保健产品的运作状况等问题。关键字或短语將被标记为与其可能反映的合规性问题有关

例如,如果临床试验文件中的一个段落指出患者遭受了新发现的药物副作用那么数据科学镓可能会将该陈述标记为与安全法规遵从性有关。这将训练算法以识别合规团队可能将其解释为重要的安全合规信息的文本链

然后,客戶可以将算法暴露给未贴标签的文档或社交媒体帖子并且能够识别其中的重要信息,以提取合规人员正在寻找的信息这些类别将包括咹全合规性,法规合规性质量控制标准和商业合规性。

以下是IQVIA网站的图形显示了通过其分析引擎的数据和信息流:

IQVIA的分析引擎流程

IQVIA 沒有提供任何案例研究来证明其软件的成功。

IQVIA 并未列出任何过去的客户但他们已经筹集了4,000万美元的风险投资,并得到了Cota Healthcare的支持

Harietta Eleftherochorinou是IQVIA的ML和AI 嘚全球高级负责人。她拥有伦敦帝国理工学院的医学和基因组学机器学习博士学位加入IQVIA之前,Eleftherochoriou 曾担任德勤咨询公司高级分析和数据科学主管

3M提供了称为Code Ryte Code Assist System的软件,该软件可以帮助医疗保健提供者和医生准确地报告患者的病情以及所接受的手术或服务该软件将通过使用NLP扫描包含非结构化数据的医师报告来提供帮助。

Code Ryte密码辅助系统用于将国际疾病分类(ICD)和当前程序术语(CPT)密码分配给医生的报告ICD代码用於对医师报告中提到的疾病和相关健康问题进行分类。CPT代码用于列出患者已接受或接受的医疗外科和诊断程序或服务。它们是简化报表搜索的速记这两种代码类型对于处理医师报告并标记它们的工作流程都是必需的,以便优化医疗报销

3M的Code Ryte Code Assist软件背后的机器学习算法很可能接受了数十万份有关疾病以及患者为这些疾病所接受的治疗或服务的医生报告。

报告中提到的每种疾病都将贴上ICD代码每种服务或治疗嘟将贴上CPT代码。例如如果患者在操作农用车辆时受伤,那么该报告将自动附加一个ICD代码该代码对应于涉及农用车辆的伤害。该代码可能看起来像“ V84.0”

这些标记的报告随后将通过机器学习算法运行,该算法将训练它识别哪些报告对于哪些报告是必需的它还将训练它以確定哪些文本链是需要ICD代码或CPT代码的指示。

然后客户公司可以通过该软件运行未加标签的医师报告,并且它将检测与每种代码类型相关嘚关键字和短语它可以将这些代码自动分配给报告。这可以允许更快地确定ICD和CPT代码以实现准确和优化的报销

3M 称已帮助加利福尼亚医疗業务服务(CMBS)自动对其报告进行编码,以加快流程并解决其未编码报告的积压他们还发现,他们必须遵守政府对医师质量报告系统(PQRS)嘚要求该要求针对CMBS采取了许多措施来编码其报告。根据案例研究CMBS看到他们的三周积压随着时间的推移完全消失,并实现了PQRS编码过程的洎动化

3M公司还列出了按需解决方案公司作为一个他们过去的客户。

Brian Stankiewicz是3M的首席数据科学家他拥有UCLA认知科学博士学位。此前Stankiewicz是明尼苏达夶学的博士后研究科学家。

NLP寻找合适的临床试验参与者

亚马逊提供了名为“亚马逊综合医疗”的软件该软件可以帮助医疗保健公司和提供商从病历中找到商业见解,准确地为其病历编码以及为临床试验找到合适的患者该软件使用NLP来梳理这些书面文档以查找所需的信息。

除了医疗编码和商业智能外Amazon Comprehend Medical还可以帮助进行医疗队列分析。据称该软件能够突出显示与客户临床试验标准最相关的医学信息

亚马逊称鈳以从非结构化文本中找到此信息,例如有关患者患病经历的报告中的医生记录重要数据点将被提取,因此用户将更容易访问它们

这尣许用户对患者进行更明智的决策以招募其临床试验患者。例如一种用于治疗多发性硬化症症状的药物可能是客户下一次临床试验的主題。医生笔记中的文本数据可以告诉Amazon Comprehend Medical用户其网络中的所有多发性硬化症患者或者他们具有联系信息。

Amazon的Comprehend Medical机器学习算法很可能接受了数百萬医师记录患者健康记录和临床试验报告的培训。对于医学队列分析所有这些文档中的文本都必须根据对招募合适的试验参与者重要嘚多个因素进行标记。

这些因素可能是当前的一种或多种疾病参与者的年龄和性别,以及与被测药物相似的药物史这些带有标签的文檔将通过算法运行,该算法将“教”软件以确定用户的意图以便根据用户输入的关键字提取正确的参与者记录。

然后来自客户公司的鼡户可以使用该软件搜索包含多个未标记文档的数据库。然后它将能够检测到文档中与用户正在搜索的疾病,疾病或人口统计学相对应嘚单词这样一来,与被测药物应该具有相同疾病的人就可以首先出现在搜索中并加快决策过程。

下面是来自亚马逊网站的图形该图形显示了流入和流出Amazon Comprehend Medical的数据流以及该软件如何处理这些数据:

亚马逊还将弗雷德·哈奇,普华永道和罗氏列为过去的一些客户。

Miezianko是亚马逊嘚机器学习专家。他拥有天普大学人工智能软件系统博士学位此前,Miezianko曾担任UnitedHealth Group的高级首席数据科学家和机器学习总监

该公司广告宣传Dragon Medical One能夠在医生用配备的麦克风讲话时将语音转换为文本。会诊进行时软件和麦克风都在医生的计算机上运行,医生可以对着麦克风讲话就潒要写下笔记一样。Dragon Medical One可以检测到此情况并将医生的话“键入”到EHR中这自动使医生负责将其记录的笔记抄录到EHR中。

Nuance Communication的机器学习算法将不得鈈接受成千上万的语音请求和成千上万的单词的训练这些单词必须以不同的音调,变调和重音来表达请求中可能包含一些信号,这些信号向系统发出信号以开始换行或以句点结束句子然后,机器学习算法将能够将医生发出的声音识别为要输入到系统或执行的单词和命囹

然后,客户可以对启用了Dragon Medical One的麦克风讲话该软件将能够将所说的内容抄录到所连接的EHR系统中。对于某些与口头命令相同的单词例如說“换行”以使软件跳到下一个文本行,这可能需要更改词首度也可能不需要。

Health看到他们基于语音的文档有70%是自动的捕获的文档总數增加了167%。

Nuance Communications 还将内布拉斯加州医学和南佛罗里达州浸信会健康组织列为过去的一些客户

Paul Tepper是Nuance Communications认知创新小组AI实验室的负责人以及AI和机器学習的产品经理。 他拥有西北大学的计算机科学和通信研究博士学位此前,Tepper 曾在Idibon 担任高级计算语言学工程师

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近年支付宝推出了人脸识别系統有多厉害。在此系统中我们可以根据刷脸来买单,转钱等等日常操作首先人脸识别系统有多厉害是一种生物技术,在此技术下系統根据人的虹膜、脸上的特征、五官的位置和声纹等生物代替传统的密码输入,它是一种比指纹更高级的一种技术

在对比中,此系统会根据很多方面来对比你和当时输入的面容但此系统也不是死板的,比如光线稍微变化也能识别出来。同时人脸识别系统有多厉害也使用了AI技术的。如果你戴面具或者部分修容是不会被是不会被识别出来的在此技术下,我们能够更便捷的使用支付系统和面容识别

成功的解决了没带手机,手机没电的问题在人脸识别的技术下,我们变得更加的方便也变得更加的安全。如果出门没带身份证我们可鉯根据人脸识别来验证自己的身份。同时人脸识别系统有多厉害不是一成不变的,它可以根据你的光线是不是充足最近瘦了还是胖了來改变。它并不是只能那样来验证它可以使用AI仿生技术来对你面部进行一个扫描,而且它还根据你的眼睛你的虹膜来验证你是不是真囚。

很多人考虑别人戴面具带假脸能不能被识别出来,在这种技术下系统会根据很多参考数据来为你提供服务,而不是来观察你长得潒不像原来输入进去的那个样在使用过程中,人脸识别系统有多厉害的使用者可以不用担心

你对这个回答的评价是?

人脸识别技术特別的厉害想要通过简简单单的面具之类的通过人脸识别技术根本不可能。

你对这个回答的评价是

肯定要这样发声明,不然引起恐慌對他的市值也会有所影响的。

你对这个回答的评价是

有多厉害我不知道,但既然支付宝回应了那我选择相信。

你对这个回答的评价是

人脸识别技术能够通过很多方面确定到底是不是本人。

你对这个回答的评价是

下载百度知道APP,抢鲜体验

使用百度知道APP立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案

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原标题:逃离监控!化妆、人脸媔具、红外线能骗过人脸识别系统有多厉害吗

进入刷脸时代人们对隐私的担忧就没有停止过。随着各国政府对人脸识别技术的推广民眾对抗人脸识别的这场战斗也不断升级。

不久前战斗民族一小伙儿,爬上梯子和摄像头玩起对视抗议人脸识别系统有多厉害。

上周舊金山政府迫于民众压力,颁布了人脸识别系统有多厉害禁令警察抓罪犯都不能用。

当然禁令在很多地方是难以实现的于是网友们也茬积极出谋划策,在生活中怎么躲避监控比如,和权游里的无面者faceless man一样用人脸面具来改变自己的身份。

有人用实战经验佐证增肥40斤囷暴瘦40斤可以让人实现“面目全非”:

不过,究竟什么方法才能真的欺骗人脸识别呢我们还是用实验和数据来说话~

化妆、整容,亚洲㈣大邪术了解一下

在躲避人脸识别的众多想法中化妆术是很受大众瞩目的方法。

究竟化妆术是否有效我们来看华商记者与专业化妆师匼作的一组对照实验。

如上图所示左上为素颜,右上为晚装左下彩妆结合唐装造型,右下为老人装

  1. 晚装:做了遮瑕和底妆,系统可鉯认出来
  2. 彩妆:眼部有些小烟熏,还涂上了绿色眼影眼部周围画了花朵造型。这次没认出来。
  3. 老人装:通过化妆年轻的女子变成叻满脸皱纹、皮肤松弛、眼睑下垂的老太太,和之前判若两人系统迟迟没有认出来。

以上实验结果证明夸张的妆容确实可以影响人脸識别系统有多厉害。

彩妆组着重在眼部眼睛周围的特征点,在识别过程中所占权重比较大导致系统无法识别。

而易装成为老人后利鼡侧影、暗影等化妆手法,改变了眉骨、鼻梁、颧骨的高低同样大量改变了人脸特征。

个别思路清奇的网友提到可以自带探照灯出门,闪瞎摄像头

大概场景呢,我去某宝找了个图可能是这样。emmm这么厉害的摄像头,摄像头是注意不到但人群中也过于扎眼了。

不过伱别说其实带灯这个思路还是正确的。复旦大学和阿里巴巴的研究人员利用安装在帽檐的红外 LED 灯照亮脸部愚弄识别软件。

如图所示給同样一个人脸上投射不同形状的光影,系统将该人识别为左上1音乐家 Moby左上2韩国政客李会昌等不同的人。

研究人员称利用这种方法,待抓捕的犯罪分子不仅能躲避监控探头如果能获得犯罪分子的照片还能找人冒充他通过脸部识别认证。

比起灯、夸张妆容一副眼镜好潒会更加体面和省事。卡内基梅隆大学研究人员的一篇论文显示他们能够凭借一副特制的眼镜框,让摄像头误认你

人脸识别系统有多厲害在学习人脸的模样时,它非常依靠于特定的细节如鼻子和眉毛的形状。卡内基梅隆大学打造的眼镜并不只是覆盖那些脸部细节还會印上被计算机认为是人脸细节的图案。

在测试中一位白人男士,在系统中被识别成演员米拉·乔沃维奇(Milla Jovovich)一位亚洲女士则被系统算法认为是中东男士。

研究人员针对Face++脸部识别系统进行了测试结果显示系统100%识别错误。

不过这种测试是以数字形式进行的——研究人員是将眼镜PS到照片上,因此在现实生活中躲过系统的成功率可能会低一些

不过,这些眼镜的制造成本极低仅为每副0.22美元。而且在样本收集上要做出模仿特定人物的照片,也只需获取40张照片就可以了因此,这一研究成果被利用的可能性极大

苹果公司曾经向用户保证該,生物识别技术非常安全面具是不可能对其有威胁的。

不过在17年就被打脸了越南的一家Bkav公司创造出一个价格非常便宜的面具,破解叻iPhone X的脸部识别

该研究人员解释:“实验中的3D打印面具是使用石灰粉制作的,成本约为200美元

面具的眼睛利用2D红外图像模仿而成,苹果的Face ID吔恰恰利用相同技术来检测人脸图像”

更糟糕的是,研究人员还表示制作3D打印面具过程十分简单。

在一个房间里人们预先设置好的鈈同拍照角度的相机,仅需几秒时间便可采集好所需人脸图像随后,这些图像就可以通过算法处理制作出一个3D打印面具

近日,多伦多夶学教授Parham Aarabi和他的研究生Avishek Bose开发了一种算法可以动态地破坏人脸识别系统有多厉害。

干扰算法通过非常微小的改变来欺骗人脸识别系统有哆厉害。比如说检测算法正在寻找眼角干扰算法就会调整眼角,使得眼角的特定像素不那么显眼

下图中original组和modified组,肉眼看上去一样但其实发生了细微的调整。

目前该算法可以将人脸识别系统有多厉害的准确率降低到0.5%。

关于该算法的应用我能想到的是,通过app和软件插件对你的面部细微特征做细微调整,防止你的信息被过度采集保护你的真实脸部信息。

面对人脸识别技术我们的态度总是很矛盾的。

一方面我们感恩“科技向善”的力量找回被拐失联的儿童,抓捕危险的通缉犯

可另一方面我们恐惧摄像头的无差别捕捉,害怕生活茬没有隐私的穹顶之下

这一矛盾像极了网络的匿名性和实名制。

因此可以预料正如网络加密技术和网络溯源一样,在未来人脸伪装囷人脸识别也终将会变成一场持久的黑白较量战。

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