人工智能(AI)能识别猫的疼痛吗?
不管你喜不喜欢，人工智能(AI)正日益成为我们生活的一部分。
人工智能给兽医带来了机遇和挑战，并具有众多应用的潜力，尽管许多临床方向尚未探索，目前在临床环境中的使用也非常有限。人工智能是指数字系统执行通常由人类承担的任务的能力，如语音识别、视觉分析和决策。近年来，研究人员研究了人工智能在胸部放射学、诊断成像和数字病理学等领域的潜力。人工智能在疼痛识别自动化中的应用还相对未被探索，但发表在《科学报告Scientific Reports》上的一项新研究检验了人工智能模型是否可以对猫的“疼痛”或“无疼痛”进行分类，并取得了令人鼓舞的结果。众所周知，对猫进行疼痛评估极具挑战，在兽医对疼痛评估的感知研究中，识别和评估疼痛的困难通常被引用。尽管已经有了经过验证的手动猫疼痛评估量表，但有人建议开发更客观、更不容易受到人为偏见影响、适用于更多异质群体的替代疼痛评分和评估方法。最新的研究评估了机器能在多大程度上识别相对自然的猫群疼痛以及哪些面部特征对机器识别疼痛最重要。该研究使用了84只客户拥有的不同品种、年龄、性别和不同病史的猫，并提交给汉诺威兽医大学小动物医学和外科学系。用手机捕捉猫的面部图像。由经验丰富的兽医使用经过验证的格拉斯哥复合测量疼痛量表(CMPS，指猫的行为和面部的变化)结合患病动物的临床病史。这些图像被分为两类:“疼痛”和“无疼痛”。该评分用于使用两种不同的方法来训练人工智能模型:深度学习(DL)和基于里程碑的(LDM)方法。这两种方法都是基于对齐猫面部进行手动标注。然后将对齐后的图像按原样输入到深度学习模型中，而基于特征的方法使用48个特征的位置根据猫的面部区域(捕获耳朵、鼻子、嘴巴和眼睛)创建多向量，这形成了机器学习模型的最终输入。结果表明，与深度学习方法65%以上的准确率相比，基于部位的方法表现更好，在疼痛检测中达到了77%以上的准确率，并且可能更适合用于更自然的猫种群。这种里程碑方法的一个缺点是注释需要时间和资源，必须手动完成。在考虑面部特征的重要性时，猫的鼻子和嘴对于机器疼痛分类特征更重要，而与耳朵相关的特征则不那么重要。虽然基于特征的方法的疼痛检测准确率(77%)很有希望，但这确实意味着在临床环境中，近四分之一的猫可能会感到疼痛但却没有被识别出来。总体而言，该研究得出结论，人工智能辅助识别猫面部疼痛是可行的，这种方法的发展将有助于在临床环境中准确地自动识别猫的疼痛。然而，它受到相对较小的数据集(84只猫)的限制，其中大多数是公猫，并且使用的静态照片只捕捉到一个瞬间的面部表情(与视频相反)。虽然人工智能显然给兽医带来了许多机会，但它的使用引发了许多伦理问题。Coghlan & Quinn(2023)确定了使用人工智能时需要考虑的九个道德问题:准确性和可靠性、过度诊断、透明度、数据安全、信任与不信任、客户自主权、信息超载和技能流失、对人工智能影响的结果负责以及环境影响。他们还确定了以下指导使用兽医人工智能的原则:无害、善行、透明度、尊重客户自主权、数据隐私、可行性、问责制以及环境可持续性。
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