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當你強作勇敢時，也無濟于事：一個新的系統(tǒng)能通過觀察病人的面部表情來判斷其疼痛程度了，這將有助于醫(yī)生如何對癥下藥。通過檢查每個人微小的面部表情并通過系統(tǒng)精確校準，它可在這個通常認為比較困難的領(lǐng)域中做出更客觀的判斷。
“當用以區(qū)分真假痛苦時，這些指標會很有用，”美國匹茲堡大學的Jeffrey Cohn說到。該系統(tǒng)也可以分辨出病患是否真的需要處方藥，還是只是一個騙子。
Dianbo Liu——就是他與在麻省理工學院的同事們創(chuàng)造了這個系統(tǒng)——認為客觀地衡量疼痛程度是一個棘手的任務(wù)。人們對疼痛的體驗和表達方式是不同的，而醫(yī)生對病人疼痛程度的評判往往依賴于病人的自述。
為了保證客觀性，Liu和他的團隊設(shè)計出了一種算法，該算法能根據(jù)視頻(即后文所提到的視頻)中流露出的痛苦表情和畏縮程度來進行判斷。每個視頻的被測對象都是患有肩周炎的人。測試中，他們被要求進行不同的運動，然后由算法基于視頻去評估他們的疼痛程度。最終結(jié)果表明，該算法能利用面部表情的細微差別評判出受測者的疼痛程度。
Liu認為，臉部的某些部位特別暴露自身，尤其是鼻子和嘴巴周圍的大量運動，這將有助于提高算法分析的準確性。
據(jù)有關(guān)證據(jù)表明，即使是沒這么復(fù)雜的疼痛識別算法，也比人工識別疼痛更“精明”。加利福尼亞大學圣地亞哥的一項研究發(fā)現(xiàn)，計算機系統(tǒng)可識別出85%的偽裝者，而人只能準確識別55%。
為了讓該算法更準確，Liu將系統(tǒng)進行了調(diào)整——它將考慮到被測者的年齡、性別和膚色。一個人的年齡對他們疼痛程度的表達影響最大，Liu也發(fā)現(xiàn)針對個人的方法比一個適合所有人的系統(tǒng)的效率更高。
Cohn十分認同該設(shè)計與結(jié)果，并說到這是他第一次看到一個能識別痛苦的算法——它甚至能基于年齡、性別、膚色和皮膚進行調(diào)整。雖然現(xiàn)在還處于初期階段，但Liu說，沒有什么能阻止他將此系統(tǒng)投入應(yīng)用、變成一個實用軟件。這樣醫(yī)生就可以在他們的智能手機安裝并使用了。
Liu還認為，此系統(tǒng)永遠不能取代真正的醫(yī)生。算法測試所使用的視頻是在理想的燈光和攝影條件下拍攝的，所以一旦它用在真實的病人身上時，系統(tǒng)很可能沒有那么準確。盡管如此，他仍計劃進一步提升算法性能，并讓更多的人參與測試，看看其是否能提高對疼痛的分辨能力。
本文譯自 newscientist，由譯者 Imagine 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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