Dobrodelne ustanove v vojni, nesrečah ali gladi pogosto poročajo o številu otrok, ki trpijo zaradi podhranjenosti, v odstotkih - eden od 10, vsak peti in tretji. A ste se kdaj vprašali, kako se izračunajo te stopnje?
Za ugotavljanje, kdo in koliko ljudi je podhranjen, je potrebna kar nekaj strokovnega znanja. Na žalost na območjih, ki doživljajo humanitarne katastrofe, pogosto ni delavcev s tovrstnim usposabljanjem.
Zdaj je kenijsko podjetje razvilo AI, ki bo morda presodilo stanje prehrane otroka s preprosto fotografijo. Upajo, da tehnologija, imenovana MERON (Metode izjemno hitrega opazovanja prehranskega statusa), lahko pomaga pri zbiranju vitalnih podatkov na območjih, kjer usposobljeni delavci niso na voljo ali so nepraktični.
"Delujemo na zelo negotovih območjih, kjer zagotavljamo storitve oddaljenega spremljanja, " pravi Ben Watkins, izvršni direktor Kimetrice, podjetja, katerega poslanstvo je pomagati vladam in neprofitnim organizacijam povečati učinkovitost učinka denarja za pomoč. "Torej spremljamo varnost preskrbe s hrano in prehranske razmere na področjih, do katerih agencije nimajo nujno zelo zanesljivega dostopa."
MERON je usposobljen na bazi podatkov s fotografijami, da lahko prepozna obrazne poteze obraza, na primer okroglost obrazov, ki ustrezajo podhranjenosti. Vse, kar potrebuje, je fotografija obraza, ki jo lahko v trenutku kategorizira kot običajno, zmerno podhranjeno ali močno podhranjeno. Začetna preskušanja kažejo, da ima AI 78-odstotno natančnost pri odkrivanju posameznikov z normalno težo; Kimetrica trenutno dela preizkuse s fotografijami podhranjenih otrok.
Ideja za MERON je prišla iz Watkinsove najstniške hčerke. Watkins in njegova ekipa so razpravljali o idejah za preproste, manj invazivne načine ocenjevanja otroške podhranjenosti. Njegova hči je rekla: „Zakaj ne fotografiraš obrazov ljudi? Lahko poveš, kako težki so ljudje, če samo pogledaš v njihove obraze. "
To je bila dobra ideja, je pomislil Watkins. Konec koncev so obrazne poteze eden dejavnikov, ki jih človeški ocenjevalci uporabljajo pri vizualni presoji podhranjenosti. Ime njegove hčerke? Meron. Ime AI je pravzaprav v ozadju njegovega avtorja.
Trenutno obstaja več metod ocenjevanja akutne podhranjenosti pri otrocih. Usposobljeni opazovalec lahko naredi vizualno oceno na podlagi dejavnikov, kot je zapravljanje mišic. Ocenjevalci lahko merijo otrokov obseg zgornjega dela roke - presek zaradi "hude akutne podhranjenosti" je 11 centimetrov za otroke, mlajše od petih let. Ali pa se lahko uporabi razmerje med težo in višino.
Merjenje obsega podhranjenosti je ključnega pomena tako za pridobitev denarne pomoči kot za odločitev, kateri otroci potrebujejo nujno medicinsko zdravljenje in terapevtsko hrano - pogosto energijsko goste paste, obogatene z mikrohranili.
Toda Kimetrica pogosto deluje na zelo nestanovitnih, zelo oddaljenih območjih. Tudi če so na voljo usposobljeni ocenjevalci, je delo pogosto nevarno tako za njih kot za družine, ki jih ocenjujejo. Lokalne oblasti v prizadetih regijah morda ne cenijo, da mednarodne agencije ozaveščajo o svojem notranjem kaosu. Postavitev šotora za merjenje roke ali višine in teže lahko pritegne nezaželeno pozornost.
"Obstaja potreba po diskretni tehnologiji, kjer jo lahko uporabljamo, ne da bi ozaveščali ali bili preveč vidni na terenu, " pravi Watkins. "Ideja o uporabi pametnega telefona je v tem pogledu privlačna, saj lahko hitro posnamete."
Andrew Jones, prehranski nutricionist z univerze v Michiganu, se strinja, da so trenutne metode ocenjevanja podhranjenosti v nekaterih okoliščinah lahko invazivne. Merjenje oboda roke lahko vključuje odstranjevanje oblačil, kar je v nekaterih kulturah lahko tabu. In meritve višine zahtevajo usposabljanje in otrokovo sodelovanje.
"Za nekatere majhne otroke je pravzaprav precej travmatično, da pridejo neznanci in sprejmejo svojo višino, " pravi Jones.
Jones pravi, da lahko vidi vlogo tehnologij, kot je MERON, v humanitarnih nujnih primerih.
"V teh okoliščinah zagotovo lahko opazim, da bi bilo treba v kratkem času pregledati veliko otrok z omejitvami usposobljenega osebja, " pravi.
Jones ugotavlja, da je huda akutna podhranjenost - vrsta, ki se predstavlja z zapravljenimi okončinami in oteklimi trebuhi - pravzaprav veliko manj pogosta kot druge oblike podhranjenosti. Pogostejša je "omamljanje" - oslabljena rast in razvoj, ki lahko izhaja iz slabe prehrane. Ostudni otroci niso nujno vitki - nekateri so pravzaprav videti precej debelo - lahko pa trpijo kognitivne okvare in slabo zdravje.
"Na svetu je veliko več omamljenih otrok kot otrok, ki so močno akutno podhranjeni, " pravi Jones. Po podatkih Svetovne zdravstvene organizacije in Unicefa je približno 155 milijonov otrok po vsem svetu omamljenih, medtem ko približno 16 milijonov trpi hudo akutno podhranjenost.
Kimetrica je testirala MERON in imela nekaj pregibov, preden se bo program morda odvil. Prvič, na uporabljenih fotografijah mora biti otrok, obrnjen naprej, v dobri luči. To zahteva nekaj usposabljanja s strani fotografa, bodisi staršev ali lokalnega delavca. Drugič, MERON je treba preizkusiti na otrocih različnih narodnosti in narodnosti, da se prepriča, da je enako natančen za vse. Ekipa bo nato morala ustvariti brezhibno aplikacijo, ki omogoča takojšnje povratne informacije.
Watkins upa, da bi bil MERON morda pozneje primeren za hudo podhranjenost, kot je diagnosticiranje bolezni, kot je kwashiorkor, oblika podhranjenosti beljakovin, ki povzroča otekanje, ali celo ocenjevanje stopnje debelosti.
