你的年齡體重身高，最好別對這款 app 撒謊
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話說有一天小探看到一款神奇的自拍 App，說是其背後的 AI 通過自拍就能分析出你的身高性別、年齡體重、BMI 等。
小探挑好了光線、角度拍了一張，結果發現... AI 眼中的我， 比實際眼中的我要老了 8 歲 ！
不服氣的小探讓辦公室幾位其他同事測試了一下，發現雖然有一位同事 AI 連性別都判斷錯了，但在另一位同事身上， 從年齡、到身高、再到體重、BMI（身體質量指數），都非常準確 ！引得大家大呼：這款 App還真有點神奇！
這款 App 背後到底有哪些高科技？小探來到了矽谷 Palo Alto，採訪了 AI 醫療公司 doc.ai 的共同創始人兼營運長 Sam De Brouwer。
更全面、更完整、更準確的醫療資訊
Doc.ai 是以 AI 驅動的醫學研究輔助公司，其目標是讓人們能夠在手機上收集、擁有自己所有的醫療資料，獲得個人化的醫療建議，並利用大量真實資料，幫助加速醫學研究專案。
對於個人使用者來說，與現狀相比，doc.ai 的方式能解決兩個問題： 第一，個人醫療資訊更全面、更完整、更準確 ； 第二，明確醫療資訊所有權 ，讓產生醫療資訊的人能真正擁有自己的醫療資訊，並且能 通過自主分享、貢獻自己寶貴的醫療資訊，獲得相應報酬 。
什麼意思呢？我們細細說來。
首先，我們先來說說 “讓個人醫療資訊更全面、更完整、更準確”。
先說 更全面 。隨著人們對健康日漸重視，用飲食記錄 app、運動健身 app（比如微信計步器）、睡眠 app、各種運動手環等記錄健康資料的軟硬體的人也越來越多。我們知道，一個人的健康狀態受很多因素影響，每種類的資料，就像畫布上的一個個點，點越多，整個畫面才更清晰，我們才能看到全貌。而現在，睡眠的資料在睡眠 app 裡、飲食的資料在飲食 app 裡，但我們無法把它彙總到一個地方。
Doc.ai 的想法是，把這些 app 裡的資料與 doc.ai 相連，在使用者知曉的情況下，讓 doc.ai 能夠從不同的 app、不同的硬體裡，把自己的吃喝運動、起床睡覺的資訊都放在一起，由點及面，讓個人使用者能夠更全面地記錄自己的健康情況。
再說 更完整 。Sam 告訴小探，Doc.ai 想盡可能全面地收集使用者準確的、來源多樣化的資訊。除了日常飲食、作息運動等資訊，Doc.ai 還希望收集使用者的醫院化驗結果、醫療記錄、微生物組、症狀反應、遺傳資訊、周圍環境等多種資訊。
環境、空氣質量、花粉......所有這些細節，其實都會對我們的健康產生影響。使用者可以在 doc.ai 的 app 上把所有這些內容都上傳進去，app 就會根據收集的內容為使用者提供一些預測：比如 預測 你今年可能要去幾趟醫院、這個春天會不會過敏 ... 等等。
畢竟，資訊收集得越多，其背後的 AI 學習速度也就越快，做出的判斷就越精準，也就越因人而異，為你量身定做。對個人使用者來說，更精準的判斷不論是疾病預防、還是精準醫療，都有很大好處。
接下來，我們再來說說 doc.ai 計劃如何讓未來的資料收集更準確 —— 這是最有挑戰、但科技感也最足的部分。
不少人為了保持身材，會用一些食物熱量記錄 app。不知道大家是否想過這個問題：你怎麼才能相對快速、準確地把你今天都吃了哪些東西記錄到手機上呢？
靠手寫？很麻煩，而且還不準確。靠掃條形碼？這個方法雖然準確，而且被美國最受歡迎的卡路里 app 之一 Lose It 採用，但並不是所有食物都有條形碼。靠拍照？這到是個好辦法 —— 畢竟很多人已經養成了餐前對著食物照相的習慣。但即使拍照也有不足之處。
（圖自網路，版權屬於原作者）
Sam 告訴小探，食物裡有很多 “ 隱形元素 ”，比如放了多少鹽、多少糖，靠現在手機照相無法準確記錄，因此這種資料對醫療作用來說精度明顯不夠。而 doc.ai 希望未來有一天，可以依靠 計算機視覺等技術，能夠更加精準地記錄識別、分析眼前的物體。
“對於個人健康資訊收集，我們目前還只是剛剛起步。”
誰的醫療資訊誰做主、誰獲益
每年，藥廠、醫療公司等研發機構都需要大量的資料作為輔助。誰是這些資料的生產者呢？是正在閱讀這篇文章的你、是小探、是我們每一個人。
以前，我們生產資料的方式是一年去一兩次醫院看病，病例簿上的資訊就是我們不定期地、斷斷續續地產生的資料。而現在，隨著可穿戴裝置越來越普及、再加上我們越來越習慣於用一些手機 app 記錄自己的醫療資訊，我們產生的資料也井噴式增長。
不過，我們使用這些軟硬體裝置記錄的自己的醫療資訊， 到底屬於誰呢 ？出售這些資訊帶來的經濟利益，又進了誰的錢包呢？目前絕大多數情況下，創造資料的使用者無法獲得相應收益，收益多被資料收集方（比如某款睡眠/飲食 app）獲取。
一方面，資料產生者無法獲得應有的報酬，另一方面，卻是臨床試驗的組織者往往需要花費很多時間、很大力氣，才能找到符合要求的志願者，這也就拖慢了新藥研發的進度。
而 doc.ai 的方法，或許能同時解決這兩個問題。
不少正在進行、或即將進行的臨床試驗專案通過 doc.ai 這個平臺進行志願者招募。整個過程全部自動化，使用者如果有興趣成為志願者，首先要閱讀協議條款：比如志願者需要滿足什麼條件、研究機構需要什麼樣的資料等。如果滿足條件，且志願者選擇同意條款、簽字完畢後，臨床實驗就可以正式開始了。在實驗結束、資料分享給相關機構後，志願者將按協議獲得相應報酬。
當然，資料到底分不分享、分享給誰、分享多少 … 決定權在使用者手上 —— 其實我們的健康、醫療資料早就被分享出去了，只是我們沒有決定權而已。
doc.ai 希望通過這種方式，使用者不僅可以對自己感興趣、幫得上忙的科研做出貢獻，還能順帶獲得不同形式的參與獎勵，比如獲得 doc.ai 的積分，以便到 doc.ai 的 market place 換取亞馬遜禮品卡等獎勵（2018 年感恩節時，doc.ai 的宣傳活動大獲成功，以至於一度出現積分換卡的使用者太多、doc.ai 大量補買亞馬遜禮品卡、差點被亞馬遜當做惡意軟體封號的壯舉）。
在 doc.ai 平臺上的諸多正在進行的臨床實驗專案中，有一個已經成功招滿人了。而且 Sam 告訴小探，通過該平臺招募臨床實驗的志願者，比通過傳統方式招人要快得多：doc.ai 在短短 10 周內就招來了 2000 名志願者，而傳統方式通常需要六個月。
很快，doc.ai 的平臺上將有一系列協助臨床試驗招募的專案：有針對過敏症的資料試驗、針對治療克羅恩病的實驗、針對治療癲癇的實驗等。
Sam 透露說，現在 doc.ai 平臺上有一個研究過敏的專案，通過資料試圖預測某人的過敏風險。另外，doc.ai 還與斯坦福大學合作，一起研究治療癲癇症的方法：doc.ai 將構建一個框架，以構建預測模型來預測最適合某患者的抗癲癇藥物的可能性（對於抑鬱症或癲癇症等疾病來說，每人情況不同，而目前醫生缺乏工具和資訊對病人進行精準治療，因此醫生只好給病人開很多種藥物，根據病人的反應一個個試，看到底哪種有效）。
在這整個過程中，從保證使用者隱私的角度來看，所有資料都是脫敏（即隱去使用者個人身份等資訊）的；而從藥廠、科研機構等資料購買者的角度來看，資料的真實性也得以保障。
Doc.ai 認為，他們的方式不僅能明確醫療資料的所有權、使資料生產者享受其創造資料的利益，另一方面，還能聚沙成塔，把散落在四處的零落資料整理成有體系、可追蹤、更全面的長期資料，從而大大加速科研的步伐。
要做到這些，離不開 doc.ai 背後的技術。
資料收集、儲存、分析的新方式
作為一家 AI 公司，Doc.ai 非常擅長開發前所未有的、有助於收集醫療資料的模組。doc.ai 建立了資料的 importer，讓個人使用者可以更便利地把第三方上的資料匯入 doc.ai 的系統裡。
在現階段，這無疑是很好的收集資料方法，但 Sam 認為，未來資料收集的方式將大大改變：計算機視覺（computer vision）與語音收集將成為主角，而這兩方面一直以來也是 doc.ai 的關注點。
文章最開始提到的 “醫療自拍” 就是 doc.ai 在這方面的初步嘗試。其背後的神經網路可以通過簡單一張自拍，就算出你的年齡、身高、體重和身高體重比（BMI）。當然，目前這個技術尚不完美，其中需要改進的地方之一就是由於資料庫里亞裔資料較少，因此 AI 面對亞裔臉孔算不準確的機率更高 —— 不過比起性別都被算錯的同事來說，小探覺得被 AI 算老了幾歲也不算什麼了。這款 app 可以從應用商店下載哦！大家可以去測一下是否準確。
此外，Doc.ai 還有另一款針對資料科學家的 app：Net Runner。Net Runner 是一個神經網路。它能夠在使用者開啟攝像頭後，實時計算使用者的年齡、身高、性別和體重，而這些都能在 20 毫秒內 算出來。在判斷你的資訊時，它還會學著把光線、角度等可能會影響判斷的因素都考慮進去，非常智慧。
Net Runner 不僅能即時識別人臉、還能即時識別周圍環境、常見物體，並且實時給這些物體打上標記，讓後期的 AI 處理更加省時。
（AI 練習識別物體。圖自 doc.ai）
這款 app 的獨特之處在於，它是一款完全在使用者手機上的 AI 應用：所有的資料、計算都完全在手機上完成 —— 而不是上傳到雲再完成。Sam 認為，這種方式是 “ 絕對資料所有權、絕對高速、絕對安全 ”。而對使用者來說，這也有獨特的意義：它意味著不僅原始資料本身的絕對擁有權屬於使用者，而且 AI 計算的結果也完全被客戶所擁有。
此外，醫療資料作為一種體量龐大的有價資產，doc.ai 目前也在探討用區塊鏈技術簡化資訊儲存的可能性。
採訪結尾 Sam 透露說，在未來，doc.ai 有計劃擴張到其他國家，和其他國家的研究人員、技術人員一起合作，讓更多人第一次真真正正、完完全全地掌握自己的醫療資料，獲取更精準的醫療建議。
眼看著 AI 就能讓我們的生活更健康了，但 AI 火眼金睛的唯一 “缺點”，就是它有可能戳穿我們自欺欺人的自我安慰 … 畢竟，隨著計算機視覺、AI 的發展，“我覺得我看著挺年輕的”、“我覺得我看著挺瘦的” 等我們善意欺騙自己的謊言，在閱人無數的 AI 面前都將無處循形。