生物特征识别技术是基于机器学习框架的AI驱动

（文章来源：教育新闻网）

在大多数情况下，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主页按钮中，此类生物识别技术都用于验证和识别个人。自然地，这也适用于医疗保健部门。例如，越来越多地使用生物识别技术来可靠地识别患者。但是，这项技术也开始在医疗保健的另一个方面(医疗诊断)中提供有趣的应用程序。

当AI专家DeepMind，伦敦大学学院和英国Moorfields眼科医院合作开发一种可帮助挽救人类视力免受眼疾困扰的计算机视觉系统时，这种应用的醒目例子出现在2018年。与许多其他由AI驱动的生物识别系统一样，该系统旨在查找生物材料中的模式-在这种情况下，是与视网膜疾病有关的模式，可以在视网膜扫描中发现。值得注意的是，研究人员发现，他们的AI系统可以以94%的准确率识别眼部疾病，并且它可以比医生更有效地检测出50多种不同的眼部疾病。

甚至在此之前，Mayo诊所的研究人员与以色列一家名为Beyond Verbal的初创公司合作，正在开发一种AI驱动的系统，该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，科廷大学的研究人员最早在2015年就开始探索如何使用面部生物识别技术来检测患者疼痛的迹象，这是医疗领域临床评估的一个晦暗领域。

也许最引人注目的是，人工智能驱动的生物识别技术可能能够帮助诊断除生理疾病之外的心理疾病。Sonde Health去年11月宣布已获得一项基于语音生物特征识别的新型生物特征诊断工具的专利。Sonde Health的系统旨在分析患者语音的短片段，以查找可能指向早期健康状况的异常现象，包括抑郁症和痴呆症;而且，它还使用语音生物识别技术来识别患者。

Sonde Health并不是第一个将语音生物识别技术应用于心理疾病检测的组织。例如，在2015年，纽约大学Langone医学中心的研究人员探索了机器学习AI软件的用途，该软件旨在扫描语音生物特征识别与PTSD和抑郁症以及其他心理疾病相关的模式。甚至在该系统开发的早期阶段，研究人员就发现他们的系统可以诊断PTSD的准确性为77%。