과학자들은 염소의 고통스러운 얼굴을 감지하도록 AI를 훈련시켰습니다.

환자는 방광 결석을 가지고 왔는데, 고통스러워 얼굴을 찡그리고 우울해했습니다.

그는 반추조차 하지 않았습니다.

그 환자는 염소였습니다. 그리고 방광 결석(작은 반추 동물에서 흔한 질병)을 치료하는 동안 그는 염소뿐만 아니라 다른 가축, 심지어 언젠가는 사람의 통증도 정확하게 측정하는 것을 목표로 하는 새로운 연구에 기여했습니다.

플로리다 대학교 수의과대학의 마취과 임상 조교수인 루도비카 키아바치니(DMV, DES, MS)는 "우리가 동물의 문제를 해결한다면, 어린이와 다른 비언어 환자의 문제도 해결할 수 있다"고 말했습니다.

키아바치니와 그녀의 동료들은 고통스러워하는 염소와 편안한 염소의 얼굴을 영상으로 촬영했습니다.

그런 다음 그들은 그 데이터를 인공지능 기반 모델에 입력했고, 그 모델은 얼굴만으로 고통을 겪고 있는 염소를 구별하는 법을 배웠습니다.

지금까지 40마리의 염소를 대상으로 훈련하고 테스트한 이 시스템은 과학자들이 모델을 테스트한 방법에 따라 고통받는 얼굴을 식별하는 데 62%에서 80%의 정확도를 보였습니다.

더 많은 염소와 다른 동물 종에 대한 데이터를 바탕으로 이러한 종류의 AI 모델은 임상의가 말을 할 수 없는 환자의 통증을 효과적으로 치료하는 데 도움이 될 수 있습니다.

"단순히 동물 복지 문제가 아닙니다." 키아바치니는 말했다. "우리는 또한 고통을 겪는 동물은 체중이 늘지 않고 생산성이 떨어진다는 것을 알고 있습니다. 농부들은 동물의 급성 및 만성 통증을 통제해야 할 필요성을 점점 더 인식하고 있습니다."

수의과 병원에 AI 기반 통증 척도를 도입하려면 더 많은 연구가 필요하지만, 동물 치료에서 오랫동안 존재해온 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

역사적으로 동물의 통증을 평가하는 것은 어렵고 주관적이었습니다.

전통적으로 수의사들은 수십 년의 경험에 의존해 판단을 내려야 했습니다.

연구자들은 최근 몇 년 동안 주관성을 줄이기 위해 다양한 종에 대한 표준화된 통증 척도를 개발했지만, 그 척도의 질은 매우 다양합니다.

키아바치니와 그녀의 팀이 한 대학원생의 염소 사랑에서 영감을 받아 연구를 시작했을 당시에는 염소에 대한 통증 척도가 전혀 없었습니다.

오늘날 염소에 대한 단일 통증 점수가 존재합니다. 하지만 거세하는 수컷 염소에 대해서만 검증되어 더 일반화 가능한 시스템이 필요하다는 것을 보여줍니다.라고 Chiavaccini는 말했습니다.

연구진은 11월 7일 Scientific Reports 저널에 연구 결과를 발표했습니다.

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