Источник: phys.org
"Если мы решим проблему с животными, сможем решить ее и для детей и других пациентов, которые не могут говорить," - отметила Людовика Кьяваккини, профессор-анестезиолог из Колледжа ветеринарной медицины Университета Флориды.
Кьяваккини и ее коллеги записывали на видео лица козлов, которые испытывали боль и тех, кто был в комфорте. Затем эти данные использовали для обучения модели на основе искусственного интеллекта, которая научилась распознавать боль по выражению лица.
Исследование, опубликованное 7 ноября в журнале Scientific Reports, показывает, что на основе тестов точность модели при определении боли колеблется от 62 до 80%. Имея больше данных о козлах и других животных, такие AI-модели могут помочь клиницистам эффективно лечить боль у пациентов, которые не могут выразить свои чувства.
"Это не только вопрос благополучия животных," - говорит Кьяваккини. "Мы также знаем, что животные с болью не набирают вес и являются менее продуктивными. Фермеры все больше понимают необходимость контроля боли у животных."
Искусственная нейронная сеть (ANN) проходила тестирование на восьми видео с козлами, которые чувствовали боль и не чувствовали ее, используя базу на основе сети и VGG-16. Для внедрения системы нужны дальнейшие исследования, но это поможет решить давнюю проблему ветеринарии. Измерение боли у животных является сложной и субъективной задачей, где часто полагаются на опыт.
Хотя для разных видов животных были разработаны стандартизированные шкалы боли, их точность сильно варьируется. По словам Кьяваккини, когда ее команда начинала исследование, ни одной шкалы боли для козлов не существовало. Сейчас существует только одна шкала, но она используется исключительно для самцов при кастрации, что подчеркивает потребность в общепринятой системе.
