Yapay zeka atların yüzünde gizli bir ipucu buldu

İsrail'in Galile bölgesindeki Tel Hai Üniversitesi'nde görev yapan Dr. Marcelo Feighelstein liderliğindeki uluslararası bir araştırma ekibi, atlarda acı tespitini kolaylaştıracak yeni bir yapay zeka sistemi SHIC-XE'yi tanıttı. Geliştirilen bu sistem, atların yüz ifadelerini ve anatomik bölgelerini analiz ederek, veterinerlerin klasik yöntemlerle çoğu zaman gözden kaçırdığı acı sinyallerini güvenilir şekilde ortaya koyuyor. Atlar, doğaları gereği acılarını gizleyebildikleri için, veteriner hekimlerin yalnızca duruş ve hareketlere bakarak doğru teşhis koymaları çoğu zaman mümkün olmuyor. SHIC-XE, video analizleri ve üç boyutlu modelleme ile her karede atın yüzündeki değişimleri takip ediyor, böylece hangi yüz bölgelerinin acı kararına katkı sağladığını şeffaf biçimde gösteriyor.

Dr. Feighelstein: 'Atlarla insanlar arasında köprü kuruyoruz'

SHIC-XE sisteminin geliştirilmesinde başrol oynayan Dr. Marcelo Feighelstein, projenin temel motivasyonunun hayvanlarla insanlar arasında iletişimi güçlendirmek olduğunu vurguluyor. Feighelstein, "Kelimeye sahip olmayanlara teknolojik bir ses vermek istiyoruz, böylece bakım verenler ve profesyoneller onların durumunu, duygularını ve acılarını daha iyi anlayabilirler," diyerek, yapay zekanın veterinerlikteki dönüştürücü rolüne dikkat çekiyor. Atlar, av hayvanı olmaları nedeniyle çevrelerinde insan ya da başka bir tehdit hissettiklerinde acılarını gizleme eğilimi gösteriyor. Bu da veterinerlerin işini oldukça zorlaştırıyor. SHIC-XE, özellikle kulaklar, gözler, yanaklar, çene ve burun delikleri gibi altı ana yüz bölgesindeki değişiklikleri analiz ederek, At Grimace Ölçeği'ne dayalı puanlamalarla acı tespiti yapıyor. Sistem, yalnızca acının varlığını saptamakla kalmıyor; aynı zamanda kararın hangi anatomik bölgelere dayandığını da detaylı biçimde açıklıyor. Bu sayede, veteriner hekimler ve at sahipleri, yapay zekanın verdiği kararın arkasındaki bilimsel kanıtları görebiliyor ve tedavi süreçlerini daha bilinçli yönetebiliyor.

SHIC-XE sistemi üç farklı acı durumunda test edildi

SHIC-XE'nin etkinliği, üç farklı deneysel durumda test edildi. İlk testte, rutin sünnet operasyonu geçiren 39 at ile altı kontrol atı incelendi. İkinci testte, altı sağlıklı ata geçici eklem iltihabı uygulanmadan önce ve sonra toplam 30 video kaydı analiz edildi. Üçüncü testte ise, 11 sağlıklı atın dudaklarına kısa süreli fiziksel uyarı uygulandıktan sonraki görüntüleri değerlendirildi. Video analizleri sırasında sistem, her saniyede bir kare örnekleyerek atın başını izole etti ve ardından yapay zeka programı, her kareyi sayısal tanıma dönüştürdü. Sonrasında, kareler acı var ya da yok olarak etiketlendi. Araştırmacılar, sistemi bir at hariç tüm atlar üzerinde eğitti, ardından dışarıda bırakılan hayvan üzerinde test ederek, programın daha önce gördüğü hayvanları tanıma ihtimalini azalttı. Bu yöntem, SHIC-XE'nin farklı bireylerdeki acı tespit performansını tarafsız şekilde ölçmeyi sağladı.

Yapay zeka ile veteriner puanlaması arasındaki farklar ortaya çıktı

SHIC-XE'nin sonuçları, hem umut verici hem de dikkat çekici bulgular sundu. Sistem, cerrahi sonrası acı için 0.67, eklem iltihabı için 0.80 ve dudak uyarısı için 0.70 F1 puanına ulaştı. Bu skorlar, acı tespitinde doğru ve yanlış kararlar arasındaki dengeyi ortaya koyuyor. Özellikle eklem iltihabı gibi daha belirgin acı durumlarında sistemin başarısı dikkat çekici seviyeye ulaştı. Ancak, bu sonuçların yalnızca altı at ile elde edilmiş olması, sistemin güvenilirliğinin daha büyük gruplarda test edilmesi gerektiğini gösteriyor. Araştırma ekibi, SHIC-XE'nin kararlarını veterinerlerin At Grimace Ölçeği ile yaptığı puanlamalarla karşılaştırdı. Yapay zekanın dikkati, kulaklar ve yanak kaslarındaki acı puanları ile birlikte artış gösterdi. Ancak, gözler ve diğer bölgelerde bu ilişki daha zayıf kaldı. Bu durum, yapay zekanın karar mekanizmasının veterinerlerin sezgisel değerlendirmelerinden kısmen ayrıştığını ortaya koyuyor.