В районах, пострадавших от войны, стихийных бедствий или голода благотворительные организации часто сообщают о количестве детей, страдающих от недоедания, в процентах - один из 10, один из пяти, один из трех. Но вы когда-нибудь задумывались, как рассчитываются эти ставки?
Чтобы понять, кто и сколько людей недоедает, требуется немало профессиональных навыков. К сожалению, в районах, где происходят гуманитарные катастрофы, часто не хватает работников с таким обучением.
Сейчас в кенийской компании разработан ИИ, который может быть в состоянии судить о состоянии питания ребенка по простой фотографии. Они надеются, что технология, названная MERON (Методы для чрезвычайно быстрого наблюдения за состоянием питания), может помочь собрать важные данные в областях, где обученные работники недоступны или нецелесообразны.
«Мы работаем в крайне небезопасных областях, где мы предоставляем услуги удаленного мониторинга», - говорит Бен Уоткинс, генеральный директор Kimetrica, компании, чья миссия состоит в том, чтобы помочь правительствам и некоммерческим организациям повысить эффективность воздействия денег, выделяемых на помощь. «Таким образом, мы отслеживаем ситуацию с продовольственной безопасностью и питанием в тех областях, к которым агентства не обязательно имеют очень надежный доступ».
MERON прошел обучение по базе данных фотографий, чтобы иметь возможность распознавать черты лица, такие как округлость щек, которые соответствуют недоеданию. Все, что ему нужно, это фотография лица, и он может мгновенно классифицировать изображение как нормальное, умеренно истощенное или сильно истощенное. Начальные испытания предполагают, что ИИ имеет 78-процентный показатель точности при обнаружении людей с нормальным весом; Kimetrica в настоящее время работает над испытаниями с фотографиями истощенных детей.
Идея для MERON пришла от дочери Уоткинса. Уоткинс и его команда обсуждали идеи относительно простых, менее инвазивных способов оценки недоедания у детей. Его дочь сказала: «Почему бы тебе просто не сфотографировать лица людей? Вы можете сказать, какие тяжелые люди, просто посмотрев на их лица ".
Это хорошая идея, подумал Уоткинс. В конце концов, черты лица являются одним из факторов, которые квалифицированные специалисты по оценке используют для визуальной оценки недостаточности питания. Имя его дочери? Мерон. Имя ИИ на самом деле является бэкронимом для его создателя.
В настоящее время существует несколько методов оценки острого недоедания у детей. Обученный наблюдатель может сделать визуальную оценку, основанную на таких факторах, как истощение мышц. Оценщики могут измерить окружность средней руки ребенка - отсечение для «тяжелого острого недоедания» составляет 11 сантиметров для детей в возрасте до пяти лет. Или отношение веса к росту может быть использовано.
Измерение степени недоедания имеет решающее значение как для получения денег на помощь, так и для принятия решения о том, какие дети нуждаются в неотложной медицинской помощи и лечебной пище - часто это энергоплотные пасты, обогащенные микроэлементами.
Но Kimetrica часто работает с очень изменчивыми, очень отдаленными областями. Даже если имеются подготовленные оценщики, работа часто опасна как для них, так и для семей, которые они оценивают. Местные власти в пострадавших от войны регионах могут не понимать, что международные агентства повышают осведомленность о своем внутреннем хаосе. Установка палатки для измерения руки или роста и веса может привлечь нежелательное внимание.
«Существует необходимость в незаметной технологии, где ее можно использовать, не повышая осведомленность и не слишком заметную в этой области», - говорит Уоткинс. «Идея использования смартфона привлекательна в этом отношении, потому что вы можете быстро сделать снимок».
Эндрю Джонс, диетолог общественного здравоохранения из Мичиганского университета, согласен с тем, что современные методы оценки недостаточности питания могут быть инвазивными в определенных контекстах. Измерение окружности руки может включать снятие одежды, что может быть табу в некоторых культурах. А для измерения высоты требуется тренировка и сотрудничество ребенка.
«На самом деле для некоторых маленьких детей бывает очень тяжело, когда незнакомец приходит и берет свой рост», - говорит Джонс.
Джонс говорит, что он видит роль таких технологий, как MERON, в чрезвычайных гуманитарных ситуациях.
«В этих условиях я, безусловно, вижу потенциальную необходимость скрининга большого количества детей за короткий промежуток времени с ограничением на обученный персонал», - говорит он.
Джонс отмечает, что тяжелое острое недоедание - тот тип, который проявляется истощением конечностей и опухшим животом - на самом деле гораздо реже, чем другие формы недоедания. Более распространенным является «задержка роста» - нарушение роста и развития, которое может происходить из-за плохого питания. Задержанные дети не обязательно худые - некоторые на самом деле выглядят довольно пухлыми - но они могут страдать от когнитивных нарушений и плохого здоровья.
«В мире гораздо больше детей с отставанием в росте, чем детей с острой недостаточностью питания», - говорит Джонс. По данным ВОЗ и ЮНИСЕФ, около 155 миллионов детей во всем мире отстают в росте, а около 16 миллионов страдают от острого недоедания.
Kimetrica прошла полевые испытания MERON, и у нее есть несколько моментов, которые нужно решить, прежде чем программа может быть развернута. Во-первых, на используемых фотографиях ребенок должен быть обращен вперед при хорошем освещении. Это требует некоторой подготовки со стороны фотографа, будь то родитель или местный работник. Во-вторых, MERON должен быть проверен на детях разных национальностей и национальностей, чтобы убедиться, что он одинаково точен для всех. Затем команде нужно будет создать бесшовное приложение, которое даст мгновенную обратную связь.
Уоткинс надеется, что MERON может в конечном итоге найти применение помимо тяжелого острого недоедания, например, для диагностики таких заболеваний, как квашиоркор, форма белкового недоедания, которая вызывает отек, или даже для оценки уровня ожирения.
