雷鋒網消息 據(jù)MedCity News報道，科技巨頭亞馬遜正在將其“飽受爭議”的Rekognition圖像識別軟件和視頻分析服務，應用到醫(yī)療圖像領域。

亞馬遜稱，Rekognition將聯(lián)合亞馬遜Amazon Comprehend Medical 醫(yī)學語言處理服務，通過AmazonWeb云計算平臺，以更有效的方式抽取醫(yī)學圖像中的個人健康信息（PHI）。

飽受爭議的Rekognition

Rekognition于2016年推出，是亞馬遜最具爭議的產品之一。

雷鋒網了解到，這是一款在亞馬遜服務器上運行的圖像識別AI軟件，它可以識別圖像或視頻上的文字、對象、場景、活動和人員。在美國，警方已經開始使用該軟件尋找走失的兒童和被拐賣的人口。

但是，此舉引發(fā)了美國民眾強烈的反對和民權倡導者的質疑，遭到亞馬遜用戶、民間組織、股東甚至亞馬遜員工在內超過15萬人聯(lián)名抗議。

其中，最強烈的質疑聲音來自美國公民自由聯(lián)盟（ACLU）。該組織稱，無處不在的面部識別軟件可能侵犯人們的隱私，并造成一個無縫不入的政府監(jiān)控系統(tǒng)。

2018年，美國公民自由聯(lián)盟（ACLU）使用亞馬遜的這款人臉識別軟件進行了一項實驗，結果軟件錯誤地將28名國會議員判定為此前被捕的罪犯。

亞馬遜對此結果回應稱，是ACLU使用方法不對，才會造成上述看似荒誕的誤判。

醫(yī)學影像中的PHI問題

基于云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，新一代醫(yī)學影像系統(tǒng)實現(xiàn)了數(shù)字化、移動化和智能化。

數(shù)字化的醫(yī)學影像系統(tǒng)在很大程度上提高了醫(yī)務人員診療過程中圖像存儲，共享，查看，搜索和策劃的能力。另外，隨著數(shù)字化的推進，設備的類型也豐富起來，從CT掃描到MRI再到超聲波，用于醫(yī)學研究的數(shù)據(jù)積累越來越多。

但醫(yī)務人員在處理醫(yī)學圖像信息時仍然面臨一個問題，患者的隱私數(shù)據(jù)需要被保護。因此需要安全的數(shù)據(jù)標記和處理過程，但此過程往往需要人工操作。

個人健康信息（PHI），包括個人過去、現(xiàn)在或未來的生理或心理健康狀況、相關醫(yī)療過程、醫(yī)療費用三部分。信息中涉及到的通用標識，比如姓名、地址、生日、社會安全號碼等，均受到HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）隱私規(guī)則保護。

在醫(yī)學圖像檔案中，一份醫(yī)療記錄、一份檢驗檢查報告或醫(yī)院賬單都可能是PHI，每份文檔都包含了患者姓名和其它能識別個人的信息。

醫(yī)務人員手動去除個人健康信息（PHI）的過程，十分耗時耗力。

2018年，亞馬遜推出Amazon Comprehend Medical，該產品利用人工智能自然語言處理（NLP）技術，幫助醫(yī)務人員在醫(yī)學文本中檢測和識別PHI。

亞馬遜的醫(yī)學影像PHI識別架構

日前，亞馬遜官網稱，其Amazon Comprehend Medical 醫(yī)學語言處理服務和Rekognition圖像識別軟件及視頻分析服務將被聯(lián)合應用于醫(yī)學影像的PHI識別及處理過程。 

據(jù)雷鋒網了解，在實際的機器學習和預測結果過程中，Amazon Rekognition可以從圖像中提取文本，然后依托Amazon Comprehend Medical功能來幫助研究者識別和檢測PHI。

另外，亞馬遜表示，當使用Amazon Comprehend Medical 來檢測和識別受保護的健康信息時，該服務為每個已識別的實體提供了置信度評分，表示被檢測實體準確性的置信度水平。軟件操作者可以結合系統(tǒng)置信度評分，對實體中PHI的識別進行檢查，必要時進行手動識別，以確保準確度。

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