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| 本文作者： 劉思思 | 2019-03-29 13:24 |
雷鋒網消息 據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，應用到醫療圖像領域。
亞馬遜稱，Rekognition將聯合亞馬遜Amazon Comprehend Medical 醫學語言處理服務，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15萬人聯名抗議。
其中，最強烈的質疑聲音來自美國公民自由聯盟（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控系統。
2018年，美國公民自由聯盟（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。
醫學影像中的PHI問題
基于云計算、大數據、人工智能等技術，新一代醫學影像系統實現了數字化、移動化和智能化。
數字化的醫學影像系統在很大程度上提高了醫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，用于醫學研究的數據積累越來越多。
但醫務人員在處理醫學圖像信息時仍然面臨一個問題，患者的隱私數據需要被保護。因此需要安全的數據標記和處理過程，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、現在或未來的生理或心理健康狀況、相關醫療過程、醫療費用三部分。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）隱私規則保護。
在醫學圖像檔案中，一份醫療記錄、一份檢驗檢查報告或醫院賬單都可能是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，幫助醫務人員在醫學文本中檢測和識別PHI。
亞馬遜的醫學影像PHI識別架構
日前，亞馬遜官網稱，其Amazon Comprehend Medical 醫學語言處理服務和Rekognition圖像識別軟件及視頻分析服務將被聯合應用于醫學影像的PHI識別及處理過程。
據雷鋒網了解，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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