11月18日，谷歌母公司Alphabet的生命科學(xué)部門Verily暫停了“智能隱形眼鏡”開發(fā)。四年前，谷歌曾經(jīng)希望通過該項目在隱形眼鏡中內(nèi)置微型傳感器，以在淚液中檢測血糖水平，不過目前來看，這項技術(shù)可能無法實現(xiàn)了。

人工智能有時就是這么神奇，能透過最普通的表象，挖掘出隱藏在背后的海量信息。雖然谷歌的這個項目失敗了，不過卻有另一家創(chuàng)企運用AI分析做出了一些不一樣的東西。

你知道嗎? 嬰兒的哭聲除了吵人耳朵之外還包含著其他信息。

一家尼日利亞的初創(chuàng)公司正使用人工智能在這些哭聲中尋找可能挽救生命的信息。

這家公司正在開發(fā)一種深度學(xué)習模型，能夠讓發(fā)展中國家的醫(yī)院利用嬰兒哭聲數(shù)據(jù)來更好地治療出生窒息癥——新生兒最常見的致命癥狀之一。

世界衛(wèi)生組織估計，每年有多達400萬名新生兒因為出生窒息癥或出生時缺氧而被奪去生命，這意味著，在五歲以下的死亡兒童中有超過三分之一都死于此癥。

Charles Onu 是初創(chuàng)公司 Ubenwa的創(chuàng)辦人（Ubenwa在 Igbo 語中的字面意思就是“嬰兒的哭聲”。Igbo 是一種語言，在尼日利亞和其他地方有數(shù)百萬人在講這種語言），他在多年前讀本科時了解到出生窒息癥。他想運用自己所受的工程教育來解決這個問題。

上世紀 70 年代的一項研究指出人的聲音與出生窒息癥有關(guān)系，Onu 后來閱讀了這項研究的資料，并開始思考出生窒息癥與新生兒哭聲之間的關(guān)系。

“正是這項工作帶我走進了機器學(xué)習的世界。”O(jiān)nu 說，“我不禁自問，我能在這方面做些什么嗎?”

Onu 在了解機器學(xué)習的過程中認識到，可以使用模式識別方法來有效識別新生兒哭聲中的細微跡象。

最終，他與工程主管 Innocent Udeogu 一起創(chuàng)辦了 Ubenwa，并從墨西哥研究人員那里獲得了包含 1400 份嬰兒哭聲樣本的數(shù)據(jù)集，然后著手開發(fā)機器學(xué)習算法，力求檢測出嬰兒哭聲中的細微差別，以判斷是否存在出生窒息癥。

Ubenwa 總部位于尼日利亞，但 Onu 與蒙特利爾的一支小組合作開展研究（Onu 是位于蒙特利爾的McGill大學(xué)的研究生研究助理）。

2015 年，Onu 在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)研討會上奪得醫(yī)療機器學(xué)習領(lǐng)域的最佳論文獎。獎品是一塊 NVIDIA TITAN X 顯卡。

Onu 和 Udeogu 將該 GPU 與 TensorFlow 深度學(xué)習庫搭配使用，開發(fā)自己的模型。這家公司現(xiàn)在希望從醫(yī)院獲得更多數(shù)據(jù)，以便進一步驗證其模型。這項工作還包括從 YouTube 等公共網(wǎng)站搜羅嬰兒哭聲的樣本。

如果把 Ubenwa 的早期機器學(xué)習算法用作預(yù)測程序，這家公司將大有作為：它的首批模型在預(yù)測出生窒息癥方面達到了 85% 的成功率，這項成果在最近發(fā)表的論文中有詳細介紹。這已經(jīng)幫助該公司殺入 IBM 舉辦多年的 Watson AI XPRIZE 大賽的第二輪（該項大賽的獲勝者將獲得 500 萬美元獎金）。

在發(fā)達國家，醫(yī)院經(jīng)常在嬰兒出生后立即抽取血液，用來篩查新生兒是否有出生窒息癥等癥狀。然而，在其他地方，醫(yī)院常常缺少必需的設(shè)備和專業(yè)技能，而且電力供應(yīng)也不穩(wěn)定。

Ubenwa 計劃推出手機應(yīng)用軟件，用它來取代發(fā)展中國家的臨床檢查工作。護理人員可以使用 Ubenwa 的手機應(yīng)用軟件來記錄嬰兒哭聲，然后，該應(yīng)用會將哭聲的振幅和頻率模式與其深度學(xué)習模型進行對比，判定是否存在出生窒息癥。

這家公司希望在 2020 年 1 月開始現(xiàn)場試驗，最初主要以尼日利亞國內(nèi)接近 2 億的人口為試驗對象。雖然監(jiān)管方面很復(fù)雜，但 Onu 認為 Ubenwa 可以產(chǎn)生全球性影響，而且可能會從嬰兒哭聲中獲取一些其他的診斷結(jié)果。

“嬰兒猝死綜合癥和其他癥狀將可以被提早檢測到，”他說道。

這套AI分析系統(tǒng)普及后，或許可以拯救數(shù)以千萬計的嬰兒生命。這也讓我們看到了人工智能醫(yī)療的巨大潛力，也希望未來這家公司在更多疾病預(yù)測上做出突破。

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