Znanstvenici s MIT-a razvili su algoritam koji može naučiti prepoznati sitne sitnice i izraze na ljudskom licu kako bi kvantificirali koliko boli ta osoba doživljava, izvještava Matt Reynolds za New Scientist . Algoritam bi mogao pomoći u onome što je liječnicima često težak zadatak: procjenjivati kako se osoba osjeća i pretjeruje li ili smanjuje tu bol.
Trenutno se bol prijavljuje rangiranjem ljestvica pomoću brojeva ili slika, izvještava Luke Dormehl za Digital Trends . Pa ipak, ove "vizualne analogne vage" za bol mogu biti neprecizne i teške za upotrebu za ljude koji imaju poteškoće u prevođenju simbola ili lica i prilagođavanju tog značenja vlastitim iskustvima. Jedna posebna skupina koja se bori s ovim sustavima su osobe s autizmom, izvijestila je Rose Eveleth za The Atlantic 2015. godine. I nijedno mjerilo za koje se prijavljuje ne može zaobići nekoga tko pokušava lažirati bol kako bi dobio recept za lijek.
Računala bi mogla biti jedan od odgovora na ove probleme. Istraživači su prethodno osposobljavali umjetne neuronske mreže kako bi naučili birati znakove koje ljudi često prave kada ih boli daleko tačnije od ostalih ljudi. Ali ovi programi djeluju na jedinstvenoj razini za sve ljude, iako je bol kod različitih ljudi različita i ovisi o puno faktora, Christianna Reedy i Karla Lant pišu za futurizam .
Istraživači pokušavaju riješiti ovaj problem. Novi program, koji je prošlog mjeseca opisan u časopisu Journal of Machine Learning Research, nadilazi ovaj pristup veličine jednog za sve s algoritmom boli koji se može precizno prilagoditi na osnovu demografije osobe, crta lica i drugih faktora koji utječu na to bol se pojavljuje na njihovom licu. Program, nazvan DeepFaceLIFT, trenirao je koristeći video zapise ljudi s ozljedama ramena koji su zamoljeni da pomiču ozlijeđenu ruku, piše Reynolds.
DeepFaceLIFT nije namijenjen zamjeni tradicionalnog izvještavanja o boli, već je pojačao, izvještava Reynolds. Njeni tvorci se nadaju da će ga razviti u mobilnu aplikaciju koju bi mogli koristiti liječnici sa pametnim telefonima tijekom intervjuiranja pacijenata. Možda će u budućnosti liječnik znati čak i ako pokušavate staviti hrabro lice.
