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Tecnologia

Questa Intelligenza Artificiale capisce quando fingi di stare male

In futuro non potrai più fregare il tuo medico di base.

Fingersi malati è un'arte che richiede faccia tosta, ottime doti attoriali, capacità organizzative e un pizzico di fortuna. Ora, un nuovo sistema d'Intelligenza Artificiale battezzato DeepFaceLIFT potrebbe mandare all'aria tutti questi sforzi, togliendo agli esseri umani la soddisfazione di guadagnare un po' di meritato riposo simulando malanni debilitanti.

DeepFaceLIFT (LIFT = Learning Important Features) è un sistema che valuta il livello di dolore provato da un essere umano esaminandone le micro-espressioni facciali, ed è frutto del lavoro dal dottor Dianbo Liu e del suo team del Massachusetts Institute of Technology. L'algoritmo, basato sulle reti neurali e modelli di regressione gaussiani, è stato addestrato esaminando una grande quantità di video in cui un paziente con problemi a una spalla eseguiva vari movimenti valutando il livello di dolore conseguente e il materiale proveniente dal UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive Database (UNBC-PAIN) .

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Secondo il paper pubblicato dal team sul Journal of Machine Learning Research la parte del volto fondamentale da osservare in questi casi è la zona intorno al naso e alla bocca. L'aspetto innovativo del sistema rispetto a quanto già sviluppato in precedenza è la sua capacità di tener conto dell'età, del sesso e della carnagione del paziente. Secondo quanto è emerso, tra questi elementi, è l'età di un individuo ad influire maggiormente sull'espressione dei livelli di dolore. Dato che il dolore è un'esperienza estremamente soggettiva, il sistema tiene conto dei fattori individuali di ogni singolo paziente rappresentandole come feature che vengono incorporate all'interno di un modello apposito che viene associato al singolo individuo.

Valutazione dei livelli di dolore dei soggetti. Immagine via.

I benefici apportati dalla nuova invenzione sarebbero quelli di aiutare i medici nella scelta della terapia più adeguata al singolo paziente e identificare chi si finge malato per farsi prescrivere antidolorifici che possono causare dipendenza. Secondo uno studio dell'Università della California di San Diego, infatti, un sistema informatico può identificare i falsi l'85 per cento delle volte, gli esseri umani ci riescono solo il 55 per cento delle volte.

Dato che il sistema è stato addestrato con video girati nelle stesse condizioni di luminosità, potrebbe non rivelarsi altrettanto efficiente con i pazienti della vita reale, quindi, i medici restano ancora indispensabili, ma il team ha in programma di addestrare ulteriormente con altri video. Un giorno il sistema potrebbe essere integrato all'interno di un'app per smartphone a disposizione dei medici.

Sto già iniziando a sentirmi male.