Je to chřipková sezóna a mnozí z nás se nervózně dívají na kohokoliv, kdo v našem okolí kašle nebo čichá. Jak se však můžeme kromě ochrany před veřejnými kýchadly vyhnout kontaktu s infekcemi?
Ukázalo se, že naše mozky jsou docela dobře vyladěny, aby odhalily nemoc v jiných. Nový výzkum naznačuje, že jemné obličejové narážky nás upozorňují na infekce pouhé hodiny po jejich zadržení. Tento výzkum by mohl jednoho dne pomoci vyškolit systémy AI k detekci nemocí.
Studie publikovaná v časopise Proceedings of Royal Society B zabrala 16 zdravým dobrovolníkům a injikovala je v různých časech jak placebem, tak typem bakterií E. coli, které způsobují příznaky podobné chřipce. Dobrovolníci, kteří nevěděli, jakou injekci právě dostali, byli vyfotografováni dvě hodiny po každém výstřelu. Tyto fotografie byly poté ukázány 62 účastníkům, kteří byli požádáni, aby posoudili, zda byla osoba na obrázku zdravá nebo nemocná. Tito účastníci museli posoudit teprve poté, co si prohlédli fotografii po dobu pěti sekund.
Účastníci dokázali detekovat nemocného pouze 52 procent času, sotva lepší než náhoda. Ale byli schopni odhalit zdravého člověka 70 procent času. Mezi rysy obličeje související s posuzováním nemocí patřily zrudnutí očí, tupější kůže, oteklejší tvář, ucpaná ústa a oční víčka a bledší kůže a rty. Fotografie nemocných byly také hodnoceny jako unavené.
"Očekávali jsme, že lidé budou lepší než náhoda při odhalování nemocných lidí, ale daleko od 100 procent, protože jim bylo umožněno vidět pouze fotografii na několik sekund, " říká John Axelsson, profesor na univerzitě ve Stockholmu a spoluzakladatel. autor studie. "Očekáváme, že lidé budou mnohem lepší, když budou s někým skutečně komunikovat a poté také použít další narážky, jako je biologický pohyb, vůně atd."
Výzkum byl omezen malou velikostí studie a skutečností, že všichni dobrovolníci byli běloši a všichni byli zdraví, říká Axelsson. Je třeba provést další výzkum zaměřený na různé etnické skupiny, různý věk a na lidi s chronickými poruchami. Další výzkum by mohl také potenciálně identifikovat další funkce důležité pro naše úsudky o nemoci a zdraví nad rámec těch, které byly identifikovány ve studii. Další výzkum by také mohl ukázat, zda zacházíme s lidmi, kteří se zdají nemocní jinak.
Přes tato omezení Axelsson doufá, že lepší porozumění neverbálním projevům nemoci pomůže lékařům zlepšit diagnostiku. Příznaky nemoci identifikované studií budou „velmi pravděpodobně“ jednoho dne použity při výcviku umělých inteligencí k detekci nemoci, i když to není součástí Axelssonova výzkumu.
Další nedávný výzkum ukázal, kolik jemných rysů a pohybů obličeje může odhalit o našich zdravotních a duševních stavech, říká Mark Frank, profesor komunikace na University of Buffalo, Státní univerzita v New Yorku, který studuje výrazy obličeje. Přítomnost nebo nepřítomnost určitých nepatrných pohybů obličeje může naznačovat poruchy, jako je Bellova obrna nebo mozkové nádory. Mikroexprese - prchavý vzhled často příliš rychlý na to, abychom se zaregistrovali do našeho vědomí - mohou odhalit schizofrenii nebo to, zda se osoba s depresí zotavuje nebo ne.
"Jemné pohyby víček mohou odhalit únavu a mohou dokonce předpovídat, kdy řidič s větší pravděpodobností havaruje se svým vozidlem, " říká Frank.
Pochopení toho, co říkají naše tváře o našem zdraví, bude při výcviku umělých inteligence důležité, říká Frank. Umělá inteligence by mohla lidem pomoci při analýze a rozhodování v reálném čase, což může být zvláště důležité, když jsou lidé „ohromeni příliš velkým množstvím informací“.
Dalo by se představit, že se na letištích používá AI detekující nemoc, například skenuje tisíce tváří za sekundu. Letiště v některých částech světa již používají snímače teploty k vyřazení potenciálně nemocných jedinců; umělá inteligence by mohla vylepšit takovou technologii k identifikaci lidí, kteří jsou nemocní bez horečky. Takové technologie by pravděpodobně vyvolaly obavy o ochranu soukromí a debaty o tom, zda jsou účinné jako strategie omezování.
Vývojáři již pracují na různých neuronových sítích - systémech, které se učí samy o sobě analýzou obrovského množství dat - k detekci příznaků nemoci dříve nebo lépe než lidé dokážou. Nedávné příklady zahrnují algoritmus pro čtení rentgenů hrudníku a diagnostiku pneumonie, umělou inteligenci pro detekci velmi časných karcinomů plic na CT skenech a technologii Google pro vyhledávání časných příznaků očních chorob, které mohou způsobit slepotu. Ale aby se neuronová síť mohla naučit, musí jí být sděleno, co hledat. Což znamená, že to lidé musí učit. Což znamená, že lidé to potřebují vědět. Studie jako Axelsson's, které ukazují, jaké změny obličeje jsou spojeny s nemocí, mohou lidem poskytnout nástroje k výuce.
Mezitím už víte, že se musíte držet dál od lidí s jemně visícími víčky (i když možná jsou prostě unavení). Ještě lepší je, stačí si pořídit chřipku.
