Sezona gripe je in mnogi med nami se živčno zazrejo na vsakogar, ki kašlja ali smrdi v naši bližini. Toda kako se poleg zaščite pred javnimi snežaki izogibamo stiku z okužbami?
Izkazalo se je, da so naši možgani dokaj uglašeni za odkrivanje bolezni pri drugih. Nove raziskave kažejo, da nas subtilne obrazne opozorilne tablete opozarjajo na okužbe le nekaj ur po tem, ko se zatečejo. Ta raziskava bi lahko nekega dne pomagala pri usposabljanju AI sistemov za odkrivanje bolezni.
Študija, objavljena v reviji Proceedings of the Royal Society B, je vzela 16 zdravih prostovoljcev in jih v različnih obdobjih injicirala tako s placebom kot z vrsto bakterije E. coli, ki povzroča gripi podobne simptome. Prostovoljci, ki niso vedeli, katero injekcijo so pravkar prejeli, so fotografirali dve uri po vsakem posnetku. Te fotografije so nato pokazali 62 udeležencem, ki so jih prosili, da presodijo, ali je oseba na sliki zdrava ali bolna. Ti udeleženci so morali presoditi, ko so fotografijo ogledali le pet sekund.
Udeleženci so lahko odkrili bolnega človeka le 52 odstotkov časa, kar je komaj bolje kot naključje. Toda zdravo osebo so lahko odkrili v 70 odstotkih časa. Značilnosti obraza, povezane s presojo o bolezni, so vključevale rdeče oči, dolgočasno kožo, bolj otekle obraze, droopier usta in veke ter bolj blede kože in ustnice. Tudi bolne fotografije so bile ocenjene kot videti bolj utrujene.
"Pričakovali smo, da bodo ljudje pri odkrivanju bolnih boljši od naključja, vendar daleč od 100 odstotkov, saj jim je bilo dovoljeno videti fotografijo le nekaj sekund, " pravi John Axelsson, profesor na univerzi v Stockholmu in sodelavec avtor študije. "Pričakujemo, da bodo ljudje veliko boljši, ko lahko z nekom resnično komunicirajo in potem uporabijo tudi druge znake, kot so biološko gibanje, vonj itd."
Raziskava je bila omejena z majhnostjo študije in dejstvom, da so bili vsi prostovoljci kavkaški in vsi zdravi, pravi Axelsson. Potrebne so dodatne raziskave, da bi preučili različne etnične skupine, različne starosti in ljudi s kroničnimi motnjami. Več raziskav bi lahko tudi identificiralo več značilnosti, pomembnih za naše presoje bolezni in zdravja, razen tistih, ugotovljenih v študiji. Dodatne raziskave bi lahko pokazale tudi, ali drugače ravnamo z ljudmi, ki so videti slabo.
Kljub tem omejitvam Axelsson upa, da bo lahko boljše razumevanje neverbalnih znakov bolezni zdravnikom pomagalo izboljšati diagnoze. Znaki bolezni, ki jih je pokazala študija, bodo tudi "zelo verjetno" nekega dne uporabljeni pri usposabljanju AI za odkrivanje bolezni, čeprav to ni del Axelssonove raziskave.
Druge nedavne raziskave so pokazale, koliko lahko subtilne poteze obraza in gibanja razkrijejo o našem zdravju in duševnih stanjih, pravi Mark Frank, profesor komunikacije na Univerzi v Buffalo, ameriška državna univerza v New Yorku, ki preučuje izraze obraza. Prisotnost ali odsotnost nekaterih drobnih gibov obraza lahko kaže na motnje, kot je Bellova paraliza ali možganski tumorji. Mikroekspresije - bežna se zdi pogosto prehitro, da bi se lahko registrirala v naši zavesti - lahko razkrijejo shizofrenijo ali se človek z depresijo okreva ali ne.
"Subtilna gibanja na vekah lahko razkrijejo utrujenost in celo napovedujejo, kdaj je večja verjetnost, da bo voznik strmoglavil svoje vozilo, " pravi Frank.
Razumevanje, kaj naši obrazi pravijo o našem zdravju, bo pomembno pri usposabljanju AI, pravi Frank. AI bi lahko pomagali ljudem, da delajo analize in odločanje v realnem času, kar bi lahko bilo še posebej pomembno, če bi ljudi "preplavili preveč informacij".
Lahko bi si predstavljali, da se AI za odkrivanje bolezni uporablja na letališčih, na primer skeniranje tisoč obrazov na sekundo. Letališča na nekaterih delih sveta že uporabljajo temperaturne skenerje za odstranjevanje potencialno bolnih posameznikov; AI bi lahko na takšni tehnologiji izboljšal prepoznavanje bolnih brez vročine. Takšne tehnologije bi lahko povzročile pomisleke glede zasebnosti, pa tudi razprave o tem, ali so učinkovite kot strategije zadrževanja.
Razvijalci že delajo na različnih nevronskih omrežjih - sistemih, ki se učijo sami z analizo ogromnih količin podatkov - za odkrivanje znakov bolezni prej ali bolje, kot lahko ljudje. Nedavni primeri vključujejo algoritem za branje rentgenskih žarkov prsnega koša in diagnosticiranje pljučnice, AI za odkrivanje zelo zgodnjih raka pljuč na CT preiskavah in Googlovo tehnologijo za iskanje zgodnjih znakov očesnih bolezni, ki lahko povzročijo slepoto. Da pa se lahko nevronska mreža uči, je treba povedati, kaj iskati. Kar pomeni, da ga morajo ljudje naučiti. Kar pomeni, da morajo ljudje vedeti. Študije, kot je Axelsson, kažejo, kakšne spremembe obraza so povezane z boleznijo, bi lahko ljudem ponudile orodja za poučevanje.
Medtem pa zdaj veste, da se ne držite ljudi s subtilno povešenimi vekami (čeprav so morda le utrujeni). Še bolje, poiščite gripo.
