Джерело: phys.org
"Якщо ми вирішимо проблему з тваринами, зможемо вирішити її і для дітей та інших пацієнтів, які не можуть говорити," — зазначила Людовіка К’яваккіні, професорка-анестезіолог із Коледжу ветеринарної медицини Університету Флориди.
К’яваккіні та її колеги записували на відео обличчя козлів, які відчували біль і тих, хто був у комфорті. Потім ці дані використали для навчання моделі на основі штучного інтелекту, яка навчилася розпізнавати біль за виразом обличчя.
Дослідження, опубліковане 7 листопада в журналі Scientific Reports, показує, що на основі тестів точність моделі при визначенні болю коливається від 62 до 80%. Маючи більше даних про козлів та інших тварин, такі AI-моделі можуть допомогти клініцистам ефективно лікувати біль у пацієнтів, які не можуть висловити свої почуття.
"Це не тільки питання добробуту тварин," — каже К’яваккіні. "Ми також знаємо, що тварини з болем не набирають вагу і є менш продуктивними. Фермери все більше розуміють необхідність контролю болю у тварин."
Штучна нейронна мережа (ANN) проходила тестування на восьми відео з козлами, які відчували біль та не відчували його, використовуючи базу на основі мережі та VGG-16. Для впровадження системи потрібні подальші дослідження, але це допоможе вирішити давню проблему ветеринарії. Вимірювання болю у тварин є складним і суб'єктивним завданням, де часто покладаються на досвід.
Хоча для різних видів тварин було розроблено стандартизовані шкали болю, їх точність сильно варіюється. За словами К’яваккіні, коли її команда починала дослідження, жодної шкали болю для козлів не існувало. Наразі існує лише одна шкала, але вона використовується виключно для самців при кастрації, що підкреслює потребу у загальноприйнятій системі.
