你的年龄体重身高 最好别对这款 app 撒谎

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话说有一天小探看到一款神奇的自拍 App，说是其背后的 AI 通过自拍就能分析出你的身高性别、年龄体重、BMI 等。

小探挑好了光线、角度拍了一张，结果发现... AI 眼中的我，比实际眼中的我要老了 8 岁！

不服气的小探让办公室几位其他同事测试了一下，发现虽然有一位同事 AI 连性别都判断错了，但在另一位同事身上，从年龄、到身高、再到体重、BMI（身体质量指数），都非常准确！引得大家大呼：这款 App还真有点神奇！

这款 App 背后到底有哪些高科技？小探来到了硅谷 Palo Alto，采访了 AI 医疗公司 doc.ai 的共同创始人兼首席运营官 Sam De Brouwer。

更全面、更完整、更准确的医疗资讯

Doc.ai 是以 AI 驱动的医学研究辅助公司，其目标是让人们能够在手机上收集、拥有自己所有的医疗资料，获得个人化的医疗建议，并利用大量真实资料，帮助加速医学研究专案。

对于个人使用者来说，与现状相比，doc.ai 的方式能解决两个问题：第一，个人医疗资讯更全面、更完整、更准确；第二，明确医疗资讯所有权，让产生医疗资讯的人能真正拥有自己的医疗资讯，并且能通过自主分享、贡献自己宝贵的医疗资讯，获得相应报酬。

什么意思呢？我们细细说来。

首先，我们先来说说 “让个人医疗资讯更全面、更完整、更准确”。

先说更全面。随着人们对健康日渐重视，用饮食记录 app、运动健身 app（比如微信计步器）、睡眠 app、各种运动手环等记录健康资料的软硬件的人也越来越多。我们知道，一个人的健康状态受很多因素影响，每种类的资料，就像画布上的一个个点，点越多，整个画面才更清晰，我们才能看到全貌。而现在，睡眠的资料在睡眠 app 里、饮食的资料在饮食 app 里，但我们无法把它汇总到一个地方。

Doc.ai 的想法是，把这些 app 里的资料与 doc.ai 相连，在使用者知晓的情况下，让 doc.ai 能够从不同的 app、不同的硬件里，把自己的吃喝运动、起床睡觉的资讯都放在一起，由点及面，让个人使用者能够更全面地记录自己的健康情况。

再说更完整。Sam 告诉小探，Doc.ai 想尽可能全面地收集使用者准确的、来源多样化的资讯。除了日常饮食、作息运动等资讯，Doc.ai 还希望收集使用者的医院化验结果、医疗记录、微生物组、症状反应、遗传资讯、周围环境等多种资讯。

环境、空气质量、花粉......所有这些细节，其实都会对我们的健康产生影响。使用者可以在 doc.ai 的 app 上把所有这些内容都上传进去，app 就会根据收集的内容为使用者提供一些预测：比如预测你今年可能要去几趟医院、这个春天会不会过敏... 等等。

毕竟，资讯收集得越多，其背后的 AI 学习速度也就越快，做出的判断就越精准，也就越因人而异，为你量身定做。对个人使用者来说，更精准的判断不论是疾病预防、还是精准医疗，都有很大好处。

接下来，我们再来说说 doc.ai 计划如何让未来的资料收集更准确 —— 这是最有挑战、但科技感也最足的部分。

不少人为了保持身材，会用一些食物热量记录 app。不知道大家是否想过这个问题：你怎么才能相对快速、准确地把你今天都吃了哪些东西记录到手机上呢？

靠手写？很麻烦，而且还不准确。靠扫条形码？这个方法虽然准确，而且被美国最受欢迎的卡路里 app 之一 Lose It 采用，但并不是所有食物都有条形码。靠拍照？这到是个好办法 —— 毕竟很多人已经养成了餐前对着食物照相的习惯。但即使拍照也有不足之处。

（图自网络，版权属于原作者）

Sam 告诉小探，食物里有很多 “隐形元素”，比如放了多少盐、多少糖，靠现在手机照相无法准确记录，因此这种资料对医疗作用来说精度明显不够。而 doc.ai 希望未来有一天，可以依靠 计算机视觉等技术，能够更加精准地记录识别、分析眼前的物体。

“对于个人健康资讯收集，我们目前还只是刚刚起步。”

谁的医疗资讯谁做主、谁获益

每年，药厂、医疗公司等研发机构都需要大量的资料作为辅助。谁是这些资料的生产者呢？是正在阅读这篇文章的你、是小探、是我们每一个人。

以前，我们生产资料的方式是一年去一两次医院看病，病例簿上的资讯就是我们不定期地、断断续续地产生的资料。而现在，随着可穿戴装置越来越普及、再加上我们越来越习惯于用一些手机 app 记录自己的医疗资讯，我们产生的资料也井喷式增长。

不过，我们使用这些软硬件装置记录的自己的医疗资讯，到底属于谁呢？出售这些资讯带来的经济利益，又进了谁的钱包呢？目前绝大多数情况下，创造资料的使用者无法获得相应收益，收益多被资料收集方（比如某款睡眠/饮食 app）获取。

一方面，资料产生者无法获得应有的报酬，另一方面，却是临床试验的组织者往往需要花费很多时间、很大力气，才能找到符合要求的志愿者，这也就拖慢了新药研发的进度。

而 doc.ai 的方法，或许能同时解决这两个问题。

不少正在进行、或即将进行的临床试验专案通过 doc.ai 这个平台进行志愿者招募。整个过程全部自动化，使用者如果有兴趣成为志愿者，首先要阅读协议条款：比如志愿者需要满足什么条件、研究机构需要什么样的资料等。如果满足条件，且志愿者选择同意条款、签字完毕后，临床实验就可以正式开始了。在实验结束、资料分享给相关机构后，志愿者将按协议获得相应报酬。

当然，资料到底分不分享、分享给谁、分享多少 … 决定权在使用者手上 —— 其实我们的健康、医疗资料早就被分享出去了，只是我们没有决定权而已。

doc.ai 希望通过这种方式，使用者不仅可以对自己感兴趣、帮得上忙的科研做出贡献，还能顺带获得不同形式的参与奖励，比如获得 doc.ai 的积分，以便到 doc.ai 的 market place 换取亚马逊礼品卡等奖励（2018 年感恩节时，doc.ai 的宣传活动大获成功，以至于一度出现积分换卡的使用者太多、doc.ai 大量补买亚马逊礼品卡、差点被亚马逊当做恶意软件封号的壮举）。

在 doc.ai 平台上的诸多正在进行的临床实验专案中，有一个已经成功招满人了。而且 Sam 告诉小探，通过该平台招募临床实验的志愿者，比通过传统方式招人要快得多：doc.ai 在短短 10 周内就招来了 2000 名志愿者，而传统方式通常需要六个月。

很快，doc.ai 的平台上将有一系列协助临床试验招募的专案：有针对过敏症的资料试验、针对治疗克罗恩病的实验、针对治疗癫痫的实验等。

Sam 透露说，现在 doc.ai 平台上有一个研究过敏的专案，通过资料试图预测某人的过敏风险。另外，doc.ai 还与斯坦福大学合作，一起研究治疗癫痫症的方法：doc.ai 将构建一个框架，以构建预测模型来预测最适合某患者的抗癫痫药物的可能性（对于抑郁症或癫痫症等疾病来说，每人情况不同，而目前医生缺乏工具和资讯对病人进行精准治疗，因此医生只好给病人开很多种药物，根据病人的反应一个个试，看到底哪种有效）。

在这整个过程中，从保证使用者隐私的角度来看，所有资料都是脱敏（即隐去使用者个人身份等资讯）的；而从药厂、科研机构等资料购买者的角度来看，资料的真实性也得以保障。

Doc.ai 认为，他们的方式不仅能明确医疗资料的所有权、使资料生产者享受其创造资料的利益，另一方面，还能聚沙成塔，把散落在四处的零落资料整理成有体系、可追踪、更全面的长期资料，从而大大加速科研的步伐。

要做到这些，离不开 doc.ai 背后的技术。

资料收集、储存、分析的新方式

作为一家 AI 公司，Doc.ai 非常擅长开发前所未有的、有助于收集医疗资料的模组。doc.ai 建立了资料的 importer，让个人使用者可以更便利地把第三方上的资料汇入 doc.ai 的系统里。

在现阶段，这无疑是很好的收集资料方法，但 Sam 认为，未来资料收集的方式将大大改变：计算机视觉（computer vision）与语音收集将成为主角，而这两方面一直以来也是 doc.ai 的关注点。

文章最开始提到的 “医疗自拍” 就是 doc.ai 在这方面的初步尝试。其背后的神经网络可以通过简单一张自拍，就算出你的年龄、身高、体重和身高体重比（BMI）。当然，目前这个技术尚不完美，其中需要改进的地方之一就是由于数据库里亚裔资料较少，因此 AI 面对亚裔脸孔算不准确的概率更高 —— 不过比起性别都被算错的同事来说，小探觉得被 AI 算老了几岁也不算什么了。这款 app 可以从应用商店下载哦！大家可以去测一下是否准确。

此外，Doc.ai 还有另一款针对资料科学家的 app：Net Runner。Net Runner 是一个神经网络。它能够在使用者开启摄像头后，实时计算使用者的年龄、身高、性别和体重，而这些都能在 20 毫秒内算出来。在判断你的资讯时，它还会学着把光线、角度等可能会影响判断的因素都考虑进去，非常智慧。

Net Runner 不仅能即时识别人脸、还能即时识别周围环境、常见物体，并且实时给这些物体打上标记，让后期的 AI 处理更加省时。

（AI 练习识别物体。图自 doc.ai）

这款 app 的独特之处在于，它是一款完全在使用者手机上的 AI 应用：所有的资料、计算都完全在手机上完成 —— 而不是上传到云再完成。Sam 认为，这种方式是 “绝对资料所有权、绝对高速、绝对安全”。而对使用者来说，这也有独特的意义：它意味着不仅原始资料本身的绝对拥有权属于使用者，而且 AI 计算的结果也完全被客户所拥有。

此外，医疗资料作为一种体量庞大的有价资产，doc.ai 目前也在探讨用区块链技术简化资讯储存的可能性。

采访结尾 Sam 透露说，在未来，doc.ai 有计划扩张到其他国家，和其他国家的研究人员、技术人员一起合作，让更多人第一次真真正正、完完全全地掌握自己的医疗资料，获取更精准的医疗建议。

眼看着 AI 就能让我们的生活更健康了，但 AI 火眼金睛的唯一 “缺点”，就是它有可能戳穿我们自欺欺人的自我安慰 … 毕竟，随着计算机视觉、AI 的发展，“我觉得我看着挺年轻的”、“我觉得我看着挺瘦的” 等我们善意欺骗自己的谎言，在阅人无数的 AI 面前都将无处循形。

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