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谷歌镜头图像搜索现可辨识皮肤状况
2023年06月16日 由 Susan 发表
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谷歌 Lens现在可以提供更多关于你不确定是否需要担心的恼人皮疹的信息。在本周发布的一篇博客文章中，谷歌概述了其iOS和Android应用程序中内置的Lens图像搜索功能如何“搜索皮肤状况”，如“奇怪的痣或皮疹”。如果你想了解更多关于嘴唇凸起、指甲纹路或头皮脱发的信息，它也可以用于身体其他部位。
博客文章中写道：“只需通过Lens拍照或上传照片，您就可以找到可视化的匹配结果来提供搜索信息。”然而，谷歌特别警告称，结果仅供参考，“并非诊断”，并建议用户“咨询医疗专家的意见”。
多年来，谷歌一直在探索使用人工智能图像识别技术来识别皮肤问题。在2021年的I/O开发者大会上，谷歌展示了一款工具，它尝试使用照片和调查回答来识别皮肤、头发和指甲问题。当时，谷歌表示该工具可以识别288种不同的情况，并且84%的情况下，它可以在前三个建议中正确给出诊断结果。
截至目前，谷歌有关其DermAssist工具的网站上显示它正在“通过有限发布进行进一步市场测试”。该网站还提到，虽然该工具已获得欧洲经济区的CE标志作为一类医疗设备即欧洲经济区商品的标签，但尚未得到美国食品和药品管理局的评估，并且“仅供参考目的，不提供医学诊断”。
那样做确实是可行的，但这并不能阻止人们尝试使用这样的工具进行诊断。可以说，添加此类免责声明只是将责任转移给用户，同时让谷歌仍然提供相同的基本服务。
对于人工智能诊断工具，对其保持谨慎也是有充分理由的。在识别皮肤问题方面，一个持续存在的批评是此类软件在较深肤色用户身上的准确性较低。2021年《卫报》引用的研究指出，在许多用于训练人工智能系统的公开图像数据库中，缺乏皮肤类型类别数据，并且在包含此类信息的数据库中，也缺乏深色皮肤个体的图像。
谷歌一直在努力解决这些问题。去年，谷歌与哈佛大学教授埃利斯·蒙克（Ellis Monk）合作，推广他的蒙克肤色标度（MST）以及如何在人工智能开发中使用的最佳实践。谷歌表示，其团队一直在使用蒙克肤色标度进行自己的“机器学习标注任务、民族志研究和公平性测试”。
在2021年，谷歌还提出，其深度学习系统在识别黑人患者的皮肤状况方面实际上更准确。谷歌向Motherboard提供的幻灯片显示，该公司表示其系统对黑人患者的准确率为87.9%，高于其他种族。
来源:https://www.theverge.com/2023/6/15/23761905/google-lens-skin-conditions-rash-identification
博客文章中写道：“只需通过Lens拍照或上传照片，您就可以找到可视化的匹配结果来提供搜索信息。”然而，谷歌特别警告称，结果仅供参考，“并非诊断”，并建议用户“咨询医疗专家的意见”。
多年来，谷歌一直在探索使用人工智能图像识别技术来识别皮肤问题。在2021年的I/O开发者大会上，谷歌展示了一款工具，它尝试使用照片和调查回答来识别皮肤、头发和指甲问题。当时，谷歌表示该工具可以识别288种不同的情况，并且84%的情况下，它可以在前三个建议中正确给出诊断结果。
截至目前，谷歌有关其DermAssist工具的网站上显示它正在“通过有限发布进行进一步市场测试”。该网站还提到，虽然该工具已获得欧洲经济区的CE标志作为一类医疗设备即欧洲经济区商品的标签，但尚未得到美国食品和药品管理局的评估，并且“仅供参考目的，不提供医学诊断”。
那样做确实是可行的，但这并不能阻止人们尝试使用这样的工具进行诊断。可以说，添加此类免责声明只是将责任转移给用户，同时让谷歌仍然提供相同的基本服务。
对于人工智能诊断工具，对其保持谨慎也是有充分理由的。在识别皮肤问题方面，一个持续存在的批评是此类软件在较深肤色用户身上的准确性较低。2021年《卫报》引用的研究指出，在许多用于训练人工智能系统的公开图像数据库中，缺乏皮肤类型类别数据，并且在包含此类信息的数据库中，也缺乏深色皮肤个体的图像。
谷歌一直在努力解决这些问题。去年，谷歌与哈佛大学教授埃利斯·蒙克（Ellis Monk）合作，推广他的蒙克肤色标度（MST）以及如何在人工智能开发中使用的最佳实践。谷歌表示，其团队一直在使用蒙克肤色标度进行自己的“机器学习标注任务、民族志研究和公平性测试”。
在2021年，谷歌还提出，其深度学习系统在识别黑人患者的皮肤状况方面实际上更准确。谷歌向Motherboard提供的幻灯片显示，该公司表示其系统对黑人患者的准确率为87.9%，高于其他种族。
来源:https://www.theverge.com/2023/6/15/23761905/google-lens-skin-conditions-rash-identification
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