Dirbtinis intelektas prognozuoja riziką sveikatai pagal veido išraiškas

Įvadas į veido išraiškos atpažinimą

Veido išraiškos yra neatsiejama žmonių bendravimo dalis, jomis perduodamos emocijos ir neverbaliniai signalai įvairiose kultūrose. Veido išraiškos atpažinimo (FER) tyrimai vystėsi, apimdami psichologiją, kompiuterinę regą ir sveikatos priežiūrą, siekiant pagerinti automatinį atpažinimą, ypač klinikinėje aplinkoje.

Mašininio mokymosi pažanga sveikatos priežiūros srityje

Naujausi konvoliucinių neuroninių tinklų (CNN) ir kitų mašininio mokymosi metodų pasiekimai labai pagerino gebėjimą atpažinti veido išraiškas ir prognozuoti sveikatos būklę. Šie pasiekimai yra labai svarbūs sveikatos priežiūroje, kur tokių emocijų, kaip skausmas ir baimė, atpažinimas gali padėti anksti nustatyti paciento būklės pablogėjimą.

Tyrimo informacija ir metodika

Tyrime naudotas konvoliucinės ilgosios trumpalaikės atminties (ConvLSTM) modelis, skirtas veido išraiškoms, rodančioms sveikatos pablogėjimą, atpažinti. Tyrimo metu buvo sukurtas animuotų avatarų duomenų rinkinys, duomenys buvo iš anksto apdoroti ir įgyvendintas modelis, leidžiantis itin tiksliai nuspėti pavojų sveikatai.

Pagrindinės išvados ir modelio našumas

ConvLSTM modelis pademonstravo didelį tikslumą, preciziškumą ir atšaukimą atpažįstant veido išraiškas, susijusias su sveikatos pablogėjimu. Modelio efektyvumą prognozuojant pacientų būklę laikui bėgant patvirtino įvairios metrikos, įskaitant sumaišymo matricas ir ROC kreives.

Išvados ir būsimos pasekmės

Tyrimas išryškino pažangių kompiuterinės regos ir mašininio mokymosi metodų taikymo galimybes ankstyvam pacientų būklės blogėjimo nustatymui. Vis dėlto rėmimasis sintetiniais duomenimis kelia apribojimų, todėl pabrėžiamas poreikis ateityje atlikti tyrimus su tikrais pacientų duomenimis, kad būtų galima patvirtinti išvadas ir pagerinti pacientų rezultatus.