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Sistemas baseados em IA podem ajudar a identificar dor nos animais

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Por Lucy Tu, Scientific American

 

O paciente resmungou e fez uma careta, mas se recusou a falar com seu médico.

O paciente era uma cabra.

Reconhecer a dor animal é notoriamente difícil. Para fazer isso, os humanos devem confiar em linguagem corporal sutil ou mudanças comportamentais. Mas um novo modelo de inteligência artificial automatiza esse processo identificando a dor em cabras – usando apenas suas expressões faciais. O modelo, descrito na Scientific Reports, alcançou 80% de precisão e oferece um caminho promissor para monitorar automaticamente a saúde do gado.

Tradicionalmente, a detecção de dor animal envolve a análise manual de fotos ou vídeos em busca de pistas específicas – um lábio levantado, uma narina dilatada – e a criação de escalas de dor adaptadas a espécies individuais. Mas, como humanos, detectamos e interpretamos a dor dos animais através de uma lente tendenciosa, diz a anestesiologista veterinária da Universidade da Flórida Ludovica Chiavaccini, principal autora do novo estudo. Quando a detecção é automatizada, “o computador apenas capta os padrões”.

Chiavaccini e sua equipe filmaram 40 cabras de várias raças e idades com diferentes condições médicas em um hospital veterinário, gerando mais de 5.000 quadros fixos. Usando uma escala comportamental de dor, história clínica e exames físicos, eles classificaram cada cabra com dor ou não. A equipe tentou três abordagens, treinando um algoritmo em diferentes agrupamentos de imagens, reservando outros para testar esse treinamento. O modelo mais equilibrado, igualmente hábil em detectar cabras doloridas e não doloridas, foi treinado em quatro quintos dos quadros, ajustado usando o quinto restante e testado em vídeos de duas cabras adicionais. Repetir esse processo cinco vezes com agrupamentos variados produziu uma precisão média de 80%. Esse treinamento “essencialmente constrói 30 anos de experiência clínica em 30 minutos”, diz Chiavaccini.

Ferramentas baseadas em IA construídas com métodos semelhantes podem um dia ajudar os veterinários a fazer diagnósticos mais rápidos e precisos ou alertar os agricultores sobre os estágios iniciais do sofrimento do gado. “Este estudo mostra o potencial para uma adoção mais ampla da IA no cuidado de animais e destaca a necessidade de uma exploração mais aprofundada em diversas espécies”, diz a cientista da computação da Universidade de Glasgow, Marwa Mahmoud, especializada em IA comportamental humana e animal.

Ferramentas baseadas em IA construídas com métodos semelhantes podem um dia ajudar os veterinários a fazer diagnósticos mais rápidos e precisos ou alertar os agricultores sobre os estágios iniciais do sofrimento do gado. “Este estudo mostra o potencial para uma adoção mais ampla da IA no cuidado de animais e destaca a necessidade de uma exploração mais aprofundada em diversas espécies”, diz a cientista da computação da Universidade de Glasgow, Marwa Mahmoud, especializada em IA comportamental humana e animal.

Já existem ferramentas de avaliação da dor baseadas em expressão para pacientes humanos não verbais, mas a eficácia desses sistemas pode ser limitada por baixa qualidade de imagem ou ângulos de câmera abaixo do ideal. “Muitos dos problemas de engenharia que resolvemos, como a adaptação a condições confusas do mundo real, podem ser úteis para a medicina humana”, diz Chiavaccini. “Os médicos se preocupam com a iluminação perfeita ou o alinhamento da cabeça. Enquanto isso, estou aqui correndo atrás de uma cabra com minha câmera.”

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