Ученые из США научили компьютер оценивать интенсивность боли по выражению лица пациента
Исследователи из Массачусетского института технологий разработали компьютерную систему под названием DeepFaceLIFT, умеющую определять интенсивность боли по выражению лица человека. Об этом сообщает портал препринтов ArXiv со ссылкой на журнал Journal of Machine Learning Research.
По словам исследователей, в отличие от похожих систем, новая технология делает выводы не только на основе изображения, но учитывает также возраст, пол и цвет кожи лица пациента. Сама система представляет собой двухстадийный обучаемый алгоритм, в котором первичную обработку выполняет полносвязная нейросеть, а ее выходные данные обрабатываются с помощью регрессии на основе гауссовских процессов.
В качестве тренировочных данных ученые использовали несколько десятков видеозаписей с людьми, которые испытывают боль в плечевом суставе, и просили их выполнять различные движения руками. Выяснилось, что разработанная система верно распознает интенсивность боли в 35% случаев, тогда как положительные результаты похожих технологий не превышают 20%.
Исследователи подчеркнули, что пока их система не готова к внедрению, поскольку она обучалась на изображениях, снятых в практически идеальных условиях. В дальнейшем они планируют значительно расширить набор исходных данных для более качественного обучения.
«Видео, по которым мы учили алгоритм, были сняты при идеальных освещении и условиях съемки, поэтому пока неизвестно, будет ли система давать такие же точные результаты, анализируя лица реальных пациентов. Мы продолжим обучать и совершенствовать наш алгоритм. Вряд ли он когда-нибудь заменит настоящих врачей, однако я уверен, что однажды алгоритм станет незаменимым помощником для многих докторов», — подчеркнул автор исследования Дяньбо Лю.
В начале июня другая группа исследователей представила свою компьютерную систему для определения боли у овец. Создатели системы позиционируют ее как инструмент для фермеров и ветеринаров, который поможет им следить за состоянием скота и оказывать ему своевременную медицинскую помощь.