Сейчас сезон гриппа, и многие из нас нервно поглядывают на тех, кто кашляет или шмыгает рядом с нами. Но как, кроме защиты от публичных чихателей, мы избегаем контакта с инфекциями?
Оказывается, наш мозг достаточно точно настроен на выявление болезней у других. Новое исследование показывает, что тонкие реплики на лице предупреждают нас об инфекциях всего через несколько часов после их появления. Это исследование могло бы однажды помочь обучить системы искусственного интеллекта также обнаруживать болезни.
В исследовании, опубликованном в журнале Proceedings of the Royal Society B, приняли участие 16 здоровых добровольцев, которым в разное время вводили плацебо и бактерии E. coli, вызывающие гриппоподобные симптомы. Добровольцы, которые не знали, какую инъекцию они только что получили, фотографировали через два часа после каждого выстрела. Затем эти фотографии были показаны 62 участникам, которых попросили оценить, был ли человек на фотографии здоровым или больным. Эти участники должны были принять решение только после просмотра фотографии в течение пяти секунд.
Участники смогли обнаружить больного только в 52% случаев, что вряд ли лучше, чем случайность. Но они смогли обнаружить здорового человека в 70% случаев. Лицевые особенности, связанные с оценками болезни, включали покрасневшие глаза, более тусклую кожу, более опухшее лицо, опущенный рот и веки, а также бледную кожу и губы. Больные фотографии также были оценены как выглядящие более уставшими.
«Мы ожидали, что люди будут лучше, чем шанс, обнаружить больных людей, но это далеко не 100 процентов, поскольку им было позволено увидеть фотографию только на несколько секунд», - говорит Джон Аксельссон, профессор Стокгольмского университета и соавтор. Автор исследования. «Мы ожидаем, что люди будут намного лучше, когда они могут по-настоящему взаимодействовать с кем-то, а затем использовать другие сигналы, такие как биологическое движение, запах и т. Д.»
По словам Аксельссона, исследование было ограничено небольшим размером исследования и тем фактом, что все добровольцы были кавказцами и все были здоровы. Необходимы дальнейшие исследования для изучения разных этнических групп, разных возрастов и людей с хроническими заболеваниями. Дополнительные исследования могут также выявить больше характеристик, важных для наших суждений о болезни и здоровье, помимо тех, которые были определены в исследовании. Дополнительные исследования могут также показать, относимся ли мы к людям, которые кажутся больными, по-другому.
Несмотря на эти ограничения, Аксельссон надеется, что лучшее понимание невербальных признаков болезни поможет врачам улучшить диагностику. Признаки болезни, выявленные в ходе исследования, также «очень вероятно» однажды будут использоваться при обучении ИИ для выявления заболеваний, хотя это не является частью исследования Аксельссона.
Другое недавнее исследование показало, насколько тонкие черты лица и движения могут раскрыть о нашем здоровье и психических состояниях, говорит Марк Франк, профессор коммуникаций в Университете в Буффало, Государственный университет Нью-Йорка, который изучает выражения лица. Наличие или отсутствие определенных крошечных лицевых движений может указывать на такие расстройства, как паралич Белла или опухоли головного мозга. Микроэкспрессии - мимолетные взгляды, часто слишком быстрые, чтобы регистрироваться в нашем сознании - могут выявить шизофрению или выздоровление человека с депрессией или нет.
«Тонкие движения век могут выявить усталость и даже предсказать, когда водитель с большей вероятностью может разбить свой автомобиль», - говорит Фрэнк.
Фрэнк говорит, что понимание того, что говорят наши лица о нашем здоровье, будет важно при обучении ИИ. ИИ могут помочь людям проводить анализ и принятие решений в реальном времени, что может быть особенно важно, когда люди «перегружены слишком большим количеством информации».
Можно представить себе, что в аэропортах используется ИИ для выявления болезней, например, сканирование тысяч лиц в секунду. Аэропорты в некоторых частях мира уже используют температурные сканеры, чтобы отсеять потенциально больных людей; ИИ мог бы улучшить такую технологию, чтобы идентифицировать людей, которые болеют без лихорадки. Такие технологии, скорее всего, будут вызывать проблемы конфиденциальности, а также споры о том, являются ли они эффективными в качестве стратегии сдерживания.
Разработчики уже работают над различными нейронными сетями - системами, которые учатся самостоятельно, анализируя огромные объемы данных, - чтобы обнаружить признаки заболевания раньше или лучше, чем люди. Недавние примеры включают в себя алгоритм чтения рентгеновских снимков грудной клетки и диагностики пневмонии, ИИ для выявления очень ранних случаев рака легких при КТ-сканировании и технологию Google для поиска ранних признаков заболеваний глаз, которые могут вызвать слепоту. Но для обучения нейронной сети необходимо указать, что искать. Что означает, что люди должны учить этому. Что означает, что люди должны знать. Такие исследования, как Аксельссон, которые показывают, какие изменения лица связаны с болезнью, могут дать людям инструменты для обучения.
А пока вы знаете, что держитесь подальше от людей с тонко опущенными веками (хотя, может быть, они просто устали). А еще лучше, просто сделайте прививку от гриппа.
