疯狂收集上万张便便照片做人工智能，这家公司意欲何为?

这是《肠道产业》第 266 篇文章

编者按：

在自动驾驶汽车、语音助手和 Deepfake 换脸软件之后，人工智能研究人员现在将粪便科学作为他们的下一个技术前沿。但是在机器算法完成任何工作之前，它们首先需要足够大的粪便数据库进行学习。

这就是为什么科学家可能比医生更需要粪便的照片，为了收集照片，这些来自 Auggi 公司的研究人员发起了一个名为 GiveAShit 的项目。

今天，让我们共同关注这家利用人工智能技术分析便便照片揭示健康风险的公司——Auggi 公司。希望本文能为相关的产业人士和诸位读者带来一些帮助与启发。

GiveAShit：想要你的便便照片

如果你已经好几年没有上过生物或者化学课了，而且还不是一名研究人员，你可能会觉得自己并不会、也不能为科研作出什么贡献。但是，实际上，每一个人都拥有大量有价值的科学数据，或者更准确地说，很多人的数据汇总起来就会成为有意义的大数据。

而今天我们要讲的数据就是便便——这是一个叫做 GiveAShit 的项目正在收集的数据，而你所要做的就是给你的便便拍张照片。

GiveAshit 项目是由 Auggi 公司和 Seed Health 公司共同合作发起的，前者是一家提供基于人工智能（AI）的肠道健康平台的公司，后者是一家提供益生菌产品的微生物公司。

他们所收集到的便便照片将用于训练 Auggi 公司的人工智能模型，以区分识别健康和不健康的粪便，从而帮助慢性胃肠病患者更好地跟踪他们的饮食和症状。

该项目获得了 Fast Company 的 2020 年 World Changing Ideas 奖项，它将作为公民科学计划的一部分，建立世界上第一个也是最大的粪便图片数据库。

那么，为什么会需要公开收集便便的照片呢？这个用人工智能技术识别健康和非健康便便的想法从何而来呢？这一切要从 Auggie 公司的创始人和首席执行官 David Hachuel 的学生时代讲起。

便便的怪异世界

计算机图像识别技术的进步改变了医疗保健。现在，图像识别技术已经被应用于放射科医师、实验室技术人员和其他医学专业人员的工作中，在某些情况下，这些技术甚至可以代替专业的医生。

而通过人工智能技术驱动的智能手机 App 则允许更多普通人做出更加专业的判断。现有的 App 包括识别皮肤癌、提供关于心理健康的见解以及个性化的健身计划等。除了上述这些疾病，胃肠道疾病可能也需要利用这种更普适的方式来帮助普通人进行判断。

每年，数以百万计的人因为胃肠道不适而寻求医疗服务。在美国，超过 70%人患有某种胃肠道紊乱或不适，从腹泻和便秘到克罗恩病和肠易激综合征。对于这些患者中的多数人来说，他们的医生要求他们在体检时报告症状，因为这些疾病通常是慢性的，然而这种报告会非常主观。

Hachuel 说：“这真的取决于你自己的观察，而非来自一个训练有素的医生的判断。”

因此，为了避免这种主观性，有一些人会带着照片去寻求医生的帮助，而这成为了开展便便照片项目的契机。

还在康奈尔大学攻读计算机科学硕士学位时，Hachuel 就偶然发现了便便照片的怪异世界。他在康奈尔遇到了一位胃肠病学家，胃肠病学家告诉 Hachuel，他的收件箱里充满了病人的粪便图像，这些图像来自希望更进一步了解自身状况的消化系统疾病患者。

于是，Hachuel 意识到可能可以使用人工智能来分析解释这一系列的照片。Hachuel 表示：“我们已经在利用应用程序追踪我们的步伐和卡路里，还在检测我们的心率，我希望能够建立一个可靠的便便跟踪器，以快速、轻松且最小程度的尴尬发现胃肠道问题。”

因此，他与麻省理工（MIT）的研究人员开始合作开发一种针对便便照片的计算机图像识别工具 Auggi。该工具依赖于深度学习——一种复杂的模式识别形式，一旦对大量图像进行了训练，就能够像人一样识别和标记图像。

根据 Hachuel 的说法，将强大的人工智能工具带入洗手间可以帮助人们了解他们是否属于 7000 万患有胃肠疾病的美国人。Auggi 让每个人拥有自己的人工智能医生，这个医生可以在任何时候分析他们的粪便。

约翰霍普金斯大学医学院的儿科助理教授 Douglas Bradford Mogul 对此表示，他认为这样的应用程序可能会有所帮助，特别是对于青少年以及其他一些不愿意提出自己关于粪便异常担忧的人。

从黏土制作的假便便开始

Hachuel 和他的合作伙伴希望能够教会他们开发的模型使用 Bristol 粪便量表对人的粪便进行分类，Bristol 粪便量表是一种用以鉴定 7 种不同类型粪便的医疗工具：从表明肠功能正常的香肠状形式到表明便秘的小块硬块，以及表示腹泻的水样粪便。

然而想要开发这样一款软件，首先需要大量的便便的照片，可是谁会愿意提供自己的便便照片呢？

“算法需要大量数据来了解它们在看什么。”Hachuel 说。

于是，开始时，Hachuel 和他的合作者使用 Play-Doh（培乐多），一种用于幼儿工艺学习的黏土，制作了数千个假粪便模型。然后把这些假粪便丢进厕所并拍下照片，接着把这些照片输入到模型中。

据 Hachuel 称，经训练后，人工智能模型能够以 100%的准确性标记不同类型的假便便照片。

但是，这还不够。Hachuel 希望能够通过真实的粪便图像来提高优化这个人工智能模型。因此，他与 Seed Health 公司合作推出了 GiveAShit 项目，邀请普通人上传便便快照到 GiveAShit 项目的网站。

你可能会担心参与 GiveAShit 项目会泄露个人信息，毕竟谁也不想别人知道自己便便的信息。Hachuel 说：“该快照将删除识别信息，然后再添加到数据库中。”

他补充道：“我并不好奇也不在乎具体是谁在为图像做贡献，但是我们很感谢这些数据。”

自 2019 年 10 月推出 GiveAShit 项目以来，已经有来自 75 个不同国家或地区的用户贡献了数万张便便照片。

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图片来源：Auggi 官网

医生加持优化模型

几个月前，研究人员将第一批 10,000 张图像交给了一组医生进行分析。

医生将通过照片分析粪便的颜色、形状和质地来揭示某些健康问题：硬的，看起来像鹅卵石的小便便是便秘的迹象；“油腻”的粪便可能是你的身体没有正确消化脂肪的迹象，这可能指向腹腔疾病或胰腺炎。

“我们并不是提供照片给一位医生，而是给一组医生，以确保他们的判断没有偏好。本质上，我们是想训练人工智能模型预测医生会做出什么判断。” Hachuel 说。通过医生的分析，Auggi 公司将能进一步优化自己的人工智能模型。

有了一个更加准确的人工智能模型，Auggi 公司就可以向用户提供更准确的反馈。

那么要如何使用 Auggi 公司的这个工具呢？方式很简单，只需要3个步骤：

◆ 设定追踪旅程：记录自己 14 天中摄入的食物以及肠道症状；

◆ 拍摄便便快照：利用 Auggi 为自己的便便拍摄照片；

◆ 获得肠道报告：Auggi 会根据输入的信息为你提供饮食与消化之间的报告。

Hachuel 说：“一旦对人工智能模型进行了培训，普通人就能利用它来客观地跟踪排便，我们实质上是在使用技术来帮助患有慢性疾病的人更好地来了解他们的生活方式如何影响他们的病情。每个人都应该对自己的肠道健康状况感到好奇。”

使用 Auggi 程序的用户能在尝试不同的饮食后迅速得到反馈，以了解这些饮食如何影响他们的胃肠道症状。

但是 Hachuel 也表示，该技术不会提供确切的诊断，只是帮助用户改变生活方式，这与人们使用健身追踪器和其他“量化自我”工具的方式大同小异。

AI技术哪家更靠谱？

Auggi 公司和 Seed Health 公司都不是首家关注粪便科学的初创公司，也不是首家利用人工智能技术分析粪便的初创公司。例如纽约的 Viome 公司，该公司为消费者提供粪便检测套件，通过人工智能技术分析粪便菌群并为消费者提供个性化的饮食建议。

（关于更多 Viome 公司的信息，推荐阅读：肠道菌群+人工智能，这家公司杀出一条血路！）

 但是 Auggi 公司的工具或可在没有医生指导的情况下，为其用户提供一些指南。

不过也并不是所有人都看好这项新技术。Douglas 认为在家中的粪便分析可能会引起一些问题，他说：“没有人希望成千上万的人去看医生，因此如果他们通过某种算法获取到可能是肠易激综合征的信息，一方面这些信息可能具有一些医学价值，但是另一方面这也可能导致医疗资源的浪费并引发焦虑症。”

加利福尼亚霍亚斯克里普斯研究转化研究所的创始人 Eric Topol 则提出了另一个质疑的理由。他说，许多医学研究人员认为，改善患者健康的最快途径是分析粪便内所有微生物组的组成，而不是通过人工智能分析照片。

他说：“如果只是拍照、得到人工智能的反馈，无法改变任何东西，这有什么好处？”

此外，虽然从照片中我们就可以获得很多重要的信息，但是这些信息仍然是有限的，关于粪便更进一步的分析需要气味、pH 值、细菌培养等， 而这些都无法由几张照片提供。

但是，Auggi 公司的技术依然为我们解决胃肠道疾病问题带来了一些新思路和新的解决方案。至少，我们可能可以更客观地向医生描述我们的便便状况。

参考资料：

1.https://www.auggi.ai/

2.https://www.nbcnews.com/mach/science/why-100-000-poop-photos-may-bring-next-big-thing-ncna1072726

3.https://observer.com/2019/10/artificial-intelligence-poop-image-database-seed-auggi/

作者｜617

编辑｜笑咲

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