蛋酱 张倩作者

这条推送有味道:征集10万张「便便」原图,肠道专家精心标注

「10万张便便照片数据集的KPI,真诚需要你的帮助!」

下次去洗手间时,冲水之前记得先拍照,当然,这不是特殊癖好,而是为了伟大的科学研究。

最近,有两家公司正在向大众征求便便的照片,一家是肠道健康相关的创业公司 Auggi,创始团队大部分是 MIT 和哈佛两所学校的在读博士生,来自生物工程、医疗健康、计算机科学等相关专业;另一家是专门开发对人体有益的微生物并销售益生菌的公司 Seed Health。

这两家公司合力开展了一个名为"Give a S—t"的计划(你肯定能猜出来破折号代表什么,我就不明说了),旨在创建一个「人类粪便数据集」,希望能收集到 10 万张照片,用来充分研究与肠道有关的疾病,帮助患者追踪粪便的情况。他们的最终目标是训练一个由 MIT 推出的人工智能平台。

为了人类的幸福

在美国,肠易激综合症(IBS)是一种常见的疾病,大概是 2500 万至 4500 万人的「难言之隐」。所以 Auggi 希望能用这些人们发来的照片搭建一个应用程序,用计算机视觉来分辨各种类型的排泄物。

据 Auggi 创始人 David Hachuel 介绍,公司希望能在 2020 年的第一季度公开推出这个程序,有机会的话也会把数据集开放给想要进行同类研究的人。目前该程序已经进入测试阶段,不过暂时不包括便便自动跟踪功能。

一般来说,医学界想要诊断并跟踪肠道健康状况,必须按照布里斯托大便分类法(Bristol scale)来记录便便的性质,可按照稠度分为 7 个类别:

据美国肠道项目联合创始人 Gilbert 介绍说,在他进行的几乎每一项临床试验中,人们都被要求依靠布里斯托尔分类法对粪便进行评分,如果能够将这一过程自动化,就能减少数据收集中的偏差。

数据不够,橡皮泥来凑?

Auggi 公司想要成为便便界的探路者。

尽管 Auggi 之前并没有尝试过人类排泄物分类,但他们已经创建了一个概念验证数据集,里面有 36000 张「便便」照片——这些「便便」只是用蓝色橡皮泥做的假粪便。

关于「为什么要选蓝色橡皮泥而不选黄色」的原因,Hachuel 解释说,「我们不想吓到实验室里的人。」

Auggi 公司做的橡皮泥便便。

就是用这些橡皮泥做的蓝色假便便,研究人员正在尝试根据布里斯托大便分类法来训练 AI。从结果上看,AI 能够以 100% 的准确率完成这一任务,一部分原因是因为制作者可以精准地控制橡皮泥,为真实便便进行分类可能要更难一些。

Hachuel 说:「如果要对真实便便进行分类,为了达到类似水平的准确率,必须得拿到真实数据。」

如何为科学贡献自己的「便便」?

收集到「新鲜热乎」的真实数据后,7 位肠道专家将仔细研究收集到的图像,他们将负责根据布里斯托尔分类表对便便进行分类。一旦贴上标签,这些图像就会被输入电脑,电脑就会被训练来分辨各种便便类型之间的区别。

在座各位也可以在线上传自己的照片。这个网站可以手机登录(鉴于端着笔记本电脑上厕所好像不太方便)。

便便传送门:https://seed.com/poop/

网站界面截图。上面的「We dare you to give a shit to science.」标语非常醒目。

如果手机里没存最近的便便照片,还可以在网站留下自己的电子邮件地址,未来一段时间内,它会主动提醒你给便便拍照。

网站设计者竭力告诉大家:不要害羞,大胆上传你的便便照片。大家都是为了科学研究。

来吧,朋友。每一次走进洗手间,都是你为人类科学进步做贡献的绝好机会。

还等什么呢?:)


参考链接:

  • https://www.cnn.com/2019/10/28/tech/artificial-intelligence-poop-training/index.html

  • https://www.theverge.com/2019/10/29/20937108/poop-database-ai-training-photo-upload-first-mit

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

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