苹果FaceID发明者打造革命性脑部AI

苹果FaceID技术的共同发明人Gidi Littwin，近日在AI医疗领域投下了一枚重磅炸弹：他创立的新创公司Hemispheric，正在开发一种基于前沿AI模型的脑部诊断技术。这项技术能够像普通血检一样，快速、廉价且无创地检测抑郁症、创伤后应激障碍（PTSD）和帕金森病等神经系统及精神疾病。

从解锁手机到解读大脑

Gidi Littwin在苹果期间参与研发了FaceID人脸识别技术，该技术利用3D深度传感器和神经网络，在百万分之一秒内完成面部解锁。如今，他将同样的核心思维——用AI从高维数据中提取关键特征——带到了医疗影像领域。Littwin表示：“大脑的复杂性远超任何手机屏幕，但基本原理相似：让模型学会识别那些肉眼看不到却至关重要的模式。”

“我们想让脑部诊断像血常规一样简单——抽一管血，等几小时出结果。但大脑无法抽血，所以我们用AI解读脑电波和血流图像。”

Hemispheric的技术结合了功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）数据，通过专有的Transformer架构模型进行训练。该模型在数十万份标注有精神健康诊断结果的脑部扫描数据上预训练，然后针对具体疾病（如抑郁症或PTSD）微调。初步临床研究显示，其识别抑郁症的准确率已超过85%，接近临床医生基于完整面谈的诊断水平。

为何精神疾病诊断如此困难？

目前，抑郁症、PTSD等疾病的诊断主要依赖患者自述和医生主观评估，缺乏客观生物标志物。帕金森病早期诊断更是困难，往往在运动症状出现时才被发现，错失最佳干预窗口。Littwin认为，AI可以填补这一空白：“大脑的神经活动在疾病发生前数年就会表现出细微异常，而人眼无法识别这些异常，但AI可以。”

业界同行对Hemispheric的尝试持谨慎乐观态度。麻省理工学院神经科学教授Elena K.评论道：“基于AI的脑部诊断并非全新概念，但Littwin团队在数据规模和模型架构上的突破，可能真正推动这一领域的临床落地。”不过，她也指出，监管审批、数据隐私和伦理问题是该技术大规模推广前必须跨越的障碍。

编者按：精神健康诊断的下一个前沿

精神健康领域长期被误诊和漏诊困扰。据世界卫生组织数据，全球约3.8亿人患有抑郁症，但只有不到一半得到恰当诊断。AI诊断技术的普及，有望将精神疾病筛查纳入常规体检，就像测量血压一样自然。Hemispheric的技术一旦成熟，患者只需在社区诊所花15分钟完成一次脑部扫描，AI即可给出初步评估结果。

当然，技术并非万能。AI模型依赖训练数据的质量和代表性，如果数据以特定人群为主，可能会对少数族裔或特殊群体产生偏差。此外，如何向患者解释AI的诊断逻辑，也是医患信任的关键。Littwin对此表示，Hemispheric正在开发可解释性模块，让医生能够理解模型决策的神经学依据。

从解锁iPhone到解读大脑，Gidi Littwin的新征程才刚刚开始。他希望在三年内将诊断成本降低至每次50美元以下，并获得FDA批准。如果成功，这将是AI在医疗领域最重要的落地之一。

本文编译自WIRED