Sezona gripe, a mnogi od nas nervozno se bace na one koji kašlju ili njuškaju u našoj blizini. Ali kako, osim što se štitimo od javnih patika, izbjegavamo doći u kontakt s infekcijama?
Ispada da su nam mozgovi prilično fino podešeni da otkriju bolest kod drugih. Novo istraživanje sugerira da nas suptilni znakovi lica upozoravaju na infekcije samo nekoliko sati nakon što se uhvate. Ovo bi istraživanje moglo jednog dana pomoći osposobljavanju AI sustava u otkrivanju bolesti.
Studija objavljena u časopisu Proceedings of the Royal Society B uzela je 16 zdravih volontera i ubrizgavala ih je u različito vrijeme i placebom i vrstom bakterije E. coli koja izaziva simptome slične gripi. Volonteri, koji nisu znali koju su injekciju upravo primili, fotografirali su se dva sata nakon svakog snimka. Te su fotografije tada pokazale 62 sudionika koji su zamoljeni da presude je li osoba na slici zdrava ili bolesna. Ti su sudionici morali donijeti prosudbu nakon što su samo pet sekundi pogledali fotografiju.
Sudionici su mogli otkriti samo bolesnu osobu u 52 posto vremena, što je jedva bolje nego slučajno. Ali bili su u stanju otkriti zdravu osobu u 70 posto vremena. Značajke lica povezane s prosudbama bolesti uključuju crvenilo očiju, potamnjelu kožu, natečeno lice, napukla usta i kapke te blijeđu kožu i usne. Fotografije bolesnika također su ocijenjene kao izgledaju umornije.
"Očekivali smo da će ljudima biti bolje nego šansa za otkrivanje bolesnih ljudi, ali daleko od 100 posto jer im je samo nekoliko sekundi omogućeno da vide fotografiju", kaže John Axelsson, profesor sa Sveučilišta u Stockholmu i su- autor studije. "Očekujemo da će ljudi biti puno bolji kada mogu stvarno komunicirati s nekim, a zatim koristiti druge znakove poput biološkog pokreta, mirisa itd."
Istraživanje je bilo ograničeno malošću studije i činjenicom da su svi dobrovoljci bili bijelci i da su svi zdravi, kaže Axelsson. Potrebna su dodatna istraživanja kako bi se razmotrile različite etničke skupine, različite dobi i ljudi s kroničnim poremećajima. Više bi istraživanja također moglo identificirati više značajki važnih za naše prosudbe bolesti i zdravlja izvan onih utvrđenih u studiji. Dodatna su istraživanja također mogla pokazati tretiramo li drugačije bolesnike.
Unatoč tim ograničenjima, Axelsson se nada da bolje razumijevanje neverbalnih znakova bolesti može pomoći liječnicima u poboljšanju dijagnoze. Znakovi bolesti utvrđeni istraživanjem će se jednog dana "vrlo vjerojatno" koristiti i u obučavanju AI za otkrivanje bolesti, mada to nije dio Axelssonovog istraživanja.
Druga nedavna istraživanja pokazala su koliko istančana crta lica i pokreti mogu otkriti naše zdravlje i mentalna stanja, kaže Mark Frank, profesor komunikacije na Sveučilištu Buffalo, Državno sveučilište u New Yorku, koji proučava izraze lica. Prisutnost ili odsutnost određenih sitnih pokreta lica može ukazivati na poremećaje poput Bell-ove paralize ili tumora mozga. Mikroekspresije - prolazni često izgledaju prebrzo da bi se registrirali na našoj svijesti - mogu otkriti shizofreniju ili se osoba s depresijom oporavlja ili ne.
"Suptilni pokreti na kapcima mogu otkriti umor i čak mogu predvidjeti kada vozač ima veće šanse za sudar svog vozila", kaže Frank.
Razumijevanje onoga što naša lica kažu o našem zdravlju bit će važno u treningu AI, kaže Frank. AI bi mogli pomoći ljudima u analizi u stvarnom vremenu i donošenju odluka, što bi moglo biti posebno važno kada su ljudi "preplavljeni previše informacija".
Moglo bi se zamisliti AI otkrivanje bolesti koja se koristi u zračnim lukama, na primjer, skeniranje tisuća lica u sekundi. Zračne luke u nekim dijelovima svijeta već koriste skenere temperature da bi uklonili potencijalno bolesne pojedince; AI bi mogao poboljšati takvu tehnologiju da identificira ljude koji su bolesni bez vrućice. Takve bi tehnologije vjerojatno izazvale zabrinutost za privatnost, kao i rasprave o tome jesu li učinkovite kao strategije zaštite.
Programeri već rade na raznim neuronskim mrežama - sustavima koji uče samostalno analizom ogromnih količina podataka - kako bi otkrili znakove bolesti ranije ili bolje nego što to ljudi mogu. Nedavni primjeri uključuju algoritam za čitanje rendgenskih snimaka prsnog koša i dijagnosticiranje upale pluća, AI za otkrivanje vrlo ranih karcinoma pluća na CT pretragama i Googleovu tehnologiju za traženje ranih znakova očnih bolesti koje mogu uzrokovati sljepoću. No, kako bi neuronska mreža naučila, treba joj reći što treba tražiti. Što znači da ljudi to moraju naučiti. Što znači da ljudi to moraju znati. Studije poput Axelssonove, koje pokazuju koje su promjene na licu povezane s bolešću, ljudima bi mogle pružiti alat za poučavanje.
U međuvremenu, sada znate da se držite podalje od ljudi s suptilno uvijenim kapcima (iako su možda samo umorni). Još bolje, samo štitite se protiv gripe.
