Dlaczego dzieci płaczą? Zapytajmy o to AI

Badacze z Northern Illinois University opracowali algorytm zdolny do rozpoznawania konkretnych powodów płaczu u niemowląt. Ich badania zostały zainspirowane obserwacjami czynionymi przez personel medyczny pracujący na oddziałach położniczych. Obiecujące efekty skłoniły naukowców do opatentowania algorytmu i dalszej pracy nad projektem.

Zbyt uniwersalny sygnał

Płacz dzieci może stanowić trudne doświadczenie nie tylko dla zatroskanych rodziców, ale i dla całego otoczenia. Jego zapobieganie często jest o tyle trudne, że zlokalizowanie przyczyny problemu może stanowić prawdziwe wyzwanie. Niemowlęcy płacz to bardzo uniwersalny sposób na sygnalizowanie znalezienia się w stanie dużego dyskomfortu i tylko najbardziej wprawieni w sztuce obserwowania swoich pociech rodzice rozpoznają przyczyny płaczu po jego rodzaju. Jednak dla wszystkich pozostałych również jest nadzieja.

W oparciu o wiedzę specjalistów

Jak to często bywa, mogą ją przynieść odkrycia naukowe. Trudno wyobrazić sobie bardziej kompetentne osoby w temacie niemowlęcych zachowań, niż personel medyczny z oddziałów położniczych. Pielęgniarki i lekarze, którzy mają do czyniania z setkami, a nawet tysiącami niemowląt rocznie, operują ogromną wiedzą na temat zachowań najmłodszych ludzi, a także ich możliwych powodów. To właśnie oni, utrzymując, że są w stanie przynajmniej częściowo rozpoznać potrzeby płaczących niemowląt, podsunęli naukowcom ciekawy pomysł. Badacze sztucznej inteligencji postanowili sprawdzić, czy odpowiednie algorytmy są zdolne do nauczenia się rozpoznawania różnych rodzajów dźwięków wydawanych przez nowo narodzonych pacjentów i na tej podstawie przypisywania ich do poszczególnych powodów wywoływania dyskomfortu. Okazało się, że jak najbardziej jest to możliwe.

– Niczym w specjalnym języku, w różnych rodzajach płaczu dziecka zakodowane jest mnóstwo informacji związanych ze zdrowiem. Różnice pomiędzy sygnałami dźwiękowymi niosą informację – przekonuje Lichuan Liu, współautorka pracy naukowej dotyczącej płaczu noworodków i kierowniczka Laboratorium Przetwarzania Sygnałów z Northern Illinois University.

Pięć kategorii

Do tej pory specjalny algorytm przeanalizował nagrania płaczu kilkudziesięciu niemowląt, które z różnych powodów trafiły na szpitalny oddział intensywnej terapii, w porównaniu z danymi dotyczącymi ich stanu dostarczonymi przez personel medyczny. Odgłosy wydawane przez dzieci podzielono na pięć kategorii: “głodny”, “zmiana pieluchy”, “potrzebuję uwagi”, “śpiący”, a także “większy dyskomfort”. Pierwsze cztery stany uznano za względnie normalne, podczas gdy piąty, związany z chorobą lub bólem, określono jako wymagający interwencji.

Opracowany algorytm był zdolny do oceny stanu niemowlęcia. W większości przypadków nie było problemu ze wskazaniem, czy dany rodzaj płaczu wymaga interwencji i określeniem, jak szybko należy na niego zareagować. Sztuczna inteligencja zgadzała się z ocenami lekarzy i pielęgniarek w 70 procentach przypadków. Badacze doszli do wniosku, że dziecko chore lub narażone na ból płacze głośniej i wydaje wyższe dźwięki, niż w pozostałych przypadkach. Maszyna jest w stanie nauczyć się tych różnic, ale wymaga to nie tylko czasu, ale również odpowiedniej kompresji danych, nagrania płaczących dzieci charakteryzuje bowiem “rzadki” sygnał, a do tego często są one zakłócane przez różne dźwięki charakterystyczne dla szpitalnego otoczenia.

Projekt będzie rozwijany. Algorytm wykorzystany na wczesnym etapie został już opatentowany. – Naszym celem są zdrowsze dzieci i mniejszy stres rodziców i opiekunów – mówi Liu. – Poszukujemy teraz szpitali i badawczych ośrodków medycznych, aby zebrać więcej danych, i mamy nadzieję, że uda nam się stworzyć produkt, który znajdzie wykorzystanie w praktyce klinicznej – dodaje.

Źródło: polityka.pl. Zdjęcie główne artykułu pochodzi z pexels.com.

Oferty pracy z