Дослідники з Массачусетського інституту технологій розробили комп'ютерну систему під назвою DeepFaceLIFT, що вміє визначати інтенсивність болю за виразом обличчя людини. На відміну від схожих систем, нова розробка робить висновки не тільки на основі зображення, але і враховує кілька інших факторів: вік, стать і колір шкіри обличчя. Дослідження буде опубліковано в журналі, а препринт статті доступний на сайті arXiv.org.
Визначення болю може бути складним для лікарів. Справа в тому, що на відміну від, наприклад, самих травм, біль - суб'єктивне відчуття, його сприйняття індивідуальне. Також у деяких випадках пацієнт може бути зацікавлений у тому, щоб імітувати біль, що може заважати медичним працівникам у лікуванні. Через це в останні роки з'являються різні комп'ютерні системи для цього завдання.
Дослідники з MIT вирішили на відміну від аналогічних розробок враховувати не тільки зображення обличчя пацієнта, але і ряд допоміжних даних. Вони додали в систему дані про вік, поле і колір шкіри пацієнтів, оскільки відомо, що люди з різних груп, сформованих за цими ознаками, виражають біль по-різному. Сама система являє собою двостадійний навчаний алгоритм, в якій первинну обробку виконує повносв'язна нейромережа, а її вихідні дані обробляються за допомогою регресії на основі гауссівських процесів.
Як тренувальні дані вони використовували безліч відеозаписів людей, які відчувають біль у плечовому суглобі, яких просили виконувати різні рухи руками. Дослідники також порівнювали свою систему з розробками інших дослідників, і з'ясували, що вона вірно розпізнає інтенсивність болю в 35 відсотках випадків, тоді як для контрольних даних аналогічний показник становить 19 відсотків.
Дослідники визнають, що поки їхня система не готова до впровадження, тому що система навчалася на зображеннях, знятих у практично ідеальних умовах. Надалі вони планують значно розширити набір вихідних даних для більш якісного навчання.
Нещодавно інша група дослідників представила свою комп'ютерну систему для визначення болю, правда, їх розробка визначає її у овець. Творці системи позиціонують її як інструмент для фермерів і ветеринарів, яка допоможе їм стежити за станом худоби і надавати йому своєчасну медичну допомогу.