Алгоритм, способный оценивать болевые ощущения по выражению лица

965487890f7615bd5812bc6d8f5d118b_ce_960x

Система работает по принципу анализа лицевых микровыражений и может помочь врачам в понимании того, как лучше лечить больных, сообщает портал Futurism. Определение точного уровня испытываемой человеком боли важно потому, что есть две группы пациентов: одни действительно переживают сильнейшую боль (и им показаны обезболивающие), другие же страдают от зависимости от обезболивающих средств (которые вызывают сильное привыкание и могут быть опасными). Если у врачей будет надежный способ различения, им будет проще понять, кто испытывает настоящую боль, а кто — притворяется.

  • Технологии

    Лунный заговор как тест на профпригодность: они были на Луне

  • Технологии

    Пермские сварщики воспроизвели знаменитый «Славяновский стакан»

Исследователи из МТИ натренировали алгоритм (под названием DeepFaceLIFT) на видеозаписях, на которых люди, страдающие от болей в плече, выполняли определённые движения и затем оценивали уровень своих болевых ощущений.

В итоге DeepFaceLIFT научился использовать крошечные изменения в мимике для оценки болевого уровня (сообщается, что больше всего информации об этом ему давали мимические движения в области носа и рта). ИИ и ранее использовался для анализа мимики, выражающей ощущение боли, однако новый алгоритм способен учитывать также и возраст человека, пол, цвет и внешнее строение кожи лица.

Хотя разработанная система может иметь полезные применения, она всё же не способна заменить оценку болевых ощущений врачами. Например, потому, что алгоритм был натренирован на фотографиях, выполненных при идеальных условиях освещённости, и поэтому может быть не настолько точным в реальной ситуации.

Кроме того, сама задача, в сущности, очень сложная, так как люди переживают и выражают боль по‑разному. Это зависит от человека, от принадлежности к той или иной культуре и от того, насколько долго он испытывает такие ощущения.

Отмечается, что учёные продолжат тренировать алгоритм, совершенствуя его.

Исследование было опубликовано в Journal of Machine Learning Research.

©  Популярная Механика