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日期： 2022-09-20 11:10:20 浏览数：7
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登封市是河南省省会郑州市的下辖县级市，古称阳城、嵩阳，位于中原腹地，中岳嵩山南麓，是世界文化遗产天地之中历史建筑群所在地。截至2018年，全市总面积1217平方公里，辖9镇、3乡、3个办事处、1个工业区、1个矿区，323个行政村（居委会），总人口72.7万人。
登封历史厚重、文化灿烂。中国第一个朝代夏朝定都阳城，即今登封告成，“登封”、“告成”则因公元696年武则天“登”嵩山，“封”中岳，大功“告成”而得名，颁布诏书改嵩阳县为登封县，改阳城县为告成县。金代将两县合并为登封县。1994年经国务院批准登封县撤县设市。登封市境内的少林寺是中国功夫的发源地和佛教禅宗祖庭，被誉为“天下第一名刹”，中岳庙是五岳之中规模最大的道观，嵩阳书院则是北宋鸿儒程颢、程颐兄弟讲学之所，是宋明理学的发源地之一，中国古代四大书院之一。
2017年，登封市生产总值640.40亿元，人均生产总值90931元，三次产业结构为2.8:54.0:43.2；固定资产投资464.35亿元；社会消费品零售总额247.74亿元；城镇居民人均可支配收入29711元；农村居民人均可支配收入17063元。
登封市先后获得国家园林城市、国家卫生城市、中国优秀旅游城市、中国特色魅力城市、中国县域旅游品牌百强县（市）等荣誉称号。2016年12月7日，登封被列为第三批国家新型城镇化综合试点地区。 2017年12月，当选中国工业百强县（市）。 2018年11月，入选2018年工业百强县（市）。 2018年12月，入选全国县域经济综合竞争力100强。
登封市位于郑州市西南部，地理座标为：北纬34°35’～34°15’，东经112°49’～113°19’。东临新密市，西接伊川县，南与禹州市、汝州市交界，北与偃师市、巩义市毗连。全市东西长58公里，南北宽36公里，总面积1220平方公里。
作者：夏志坚
继下围棋、打电话、开汽车之后，人工智能现在又有了一项新技能——看病。
Face2Gene 是一款基于深度学习算法开发的智能手机应用程序，可以通过对病患的面部照片进行分析，识别其可能患有的罕见遗传疾病，准确率达到了 65% 以上。目前已有医生将这款应用用于辅助遗传疾病的诊断。
人群中总计有 8% 的人有遗传疾病综合征，许多综合征会在面部表现出可识别的特征，这些特征能为医生诊断病人所患的疾病提供非常有用的信息。比如天使人综合征(Angelman syndrome)是一种由基因缺陷造成的神经系统遗传疾病，该病的患者往往具有嘴巴较宽、牙齿间隙较大、眼睛斜视、脸上常有笑容等面部症状。
基于这一点，一家位于美国波士顿的数字医疗公司 FDNA 利用计算机视觉(computer vision)和深度学习算法开发出了一套面部图像分析框架(facial image analysis framework)DeepGestalt。在 FDNA 用超过 17000 张代表了 216 种不同综合征的人脸图像对 DeepGestalt 进行训练之后，DeepGestalt 对病人所患疾病的诊断准确率已经堪比甚至超过人类医生。
在一次真实环境下的临床测试中，DeepGestalt 分析了 502 张不同患者的面部图像，根据可能性的大小，DeepGestal 对患者可能罹患的疾病由高到低进行了排列。测试的结果表明 DeepGestalt 给出的排位最高的疾病中有 65% 都是对的;而如果将置信范围扩大到排位前十的疾病的话，准确率会高达 91%，也就是说一个患者经过 DeepGestalt 诊断之后，他得的病有九成可能会在 DeepGestalt 列出的前十项疾病中找到。
在另外三项与医生的直接PK测试中， DeepGestalt 表现得比医生更好。其中两项测试是从一系列有着类似面部特征的综合征中分别找出科妮莉亚德兰格综合征(Cornelia de Lange syndrome)和天使人综合征，另一项测试是分辨努南综合征(Noonan syndrome)的不同亚型。
对于临床诊断工作来说，这项技术在缩小诊断范围、提高确诊率、节省医疗资源方面非常有用，而 DeepGestalt 这项技术的产物 Face2Gene 也正在辅助医生们进行遗传病患者的诊断：只需要上传一张患者的面部照片，Face2Gene 就会列出自己的参考意见。
Karen Gripp 是 Nemours/Alfred I. duPont 儿童医院的医学遗传学家，同时也是FDNA的首席医疗官(chief medical officer)，他在去年8月就曾利用 Face2Gene 确诊了一名患有 Wiedemann-Steiner 综合征的 4 岁女童，而当时女童身上并没有表现出特别多这种疾病的体征。
对于这一技术，美国国家人类基因组研究所(the US National Human Genome Research Institute)的临床遗传学家 Paul Kruszka 抱有积极的态度：“我认为每个儿科医生和遗传学家都将会安装一个这样的应用程序，并会像用听诊器一样使用它。”
不过这项技术也带来了一些伦理和法律问题，比如雇主有可能会利用这项技术对求职者进行筛选，令曾经患有遗传疾病的求职者在就业市场遭受歧视。另外，由于训练 DeepGestalt 的照片数据集中大部分都是白人面孔，目前 Face2Gene 的诊断准确率存在明显的“种族偏见”问题—— 2017 年的一项研究发现，在唐氏综合征(Down syndrome)的诊断中，比利时白人儿童的诊断准确率达到了 80%，与之对应的是，刚果黑人儿童的准确率则只有 37%。不过这一问题可以通过扩充 DeepGestalt 的训练数据集解决。
“我们知道这个问题需要被解决，”FDNA 的首席技术官(chief technology officer)Yaron Gurovich 说，“随着我们不断向前，我们的偏见会越来越少。”而 Gurovich 也以第一作者的身份在 1 月 7 日出版的《自然·医学》(Nature Medicine)上发表了一篇论文，对这一有着广阔前景的技术进行了讨论。
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