A fost dezvoltat un nou sistem de inteligență artificială, denumit SHIC-XE, capabil să detecteze semnele de durere la cai prin analiza înregistrărilor video, oferind în același timp explicații stabile și coerente din punct de vedere anatomic pentru deciziile pe care le ia. Sistemul a fost dezvoltat de o echipă internațională de cercetători, condusă de doctorul Marcelo Feighelstein, coordonatorul programului de Inginerie a Sistemelor de Inteligență Artificială din cadrul noului Cluster de Inginerie și Calcul Avansat al Universității Tel-Hai. Pentru prima dată, aceste explicații generate de inteligența artificială pot fi comparate în mod cantitativ cu evaluările realizate de experți, ceea ce reprezintă o descoperire semnificativă în domeniul inteligenței artificiale explicabile și un pas important către sisteme de inteligență artificială în care se poate avea încredere în mediile clinice și de îngrijire medicală reale.

Studiul, publicat în International Journal of Computer Vision, abordează o provocare de lungă durată atât în medicina veterinară, cât și în cea umană: modul în care poate fi identificată durerea și suferința la indivizi care nu pot comunica ceea ce simt.

O punte de legătură între oameni și animale

Animalele nu își pot exprima durerea prin cuvinte și chiar și medicii veterinari și îngrijitorii cu experiență pot întâmpina dificultăți în a recunoaște semnele de suferință. Cercetarea lui Feighelstein urmărește să reducă acest decalaj de comunicare, folosind inteligența artificială pentru a interpreta expresiile faciale, limbajul corporal și tiparele de mișcare. De-a lungul anilor, echipa sa și colaboratorii au dezvoltat instrumente bazate pe inteligență artificială, capabile să recunoască durerea și emoțiile la pisici, câini, iepuri, oi, bovine și, acum, la cai.

„Motivația mea este să construiesc o punte de legătură între oameni și animale”, a declarat Feighelstein. „Ne dorim să oferim o voce tehnologică celor care nu au cuvinte, permițând îngrijitorilor și specialiștilor să înțeleagă mai bine starea lor, emoțiile și suferința lor.”

O provocare majoră în analiza video bazată pe inteligență artificială este capacitatea de a explica deciziile luate. Metodele existente evidențiază adesea zone diferite ale unei imagini de la un cadru video la altul, ceea ce generează explicații instabile și greu de interpretat. Pentru a depăși această limitare, cercetătorii au dezvoltat SHIC-XE, un sistem care proiectează atenția modelului pe o reprezentare tridimensională fixă a feței calului. Rezultatul este o explicație anatomică coerentă, chiar și atunci când calul se mișcă, își schimbă poziția capului sau este filmat din unghiuri diferite. 

Sistemul a fost evaluat folosind trei seturi de date independente, reprezentând durere post-chirurgicală, durere inflamatorie și ortopedică, respectiv durere mecanică acută. Acesta a obținut rezultate solide, cu scoruri F1 cuprinse între 0,67 și 0,80, indicând niveluri ridicate de acuratețe și fiabilitate în detectarea durerii pe baza înregistrărilor video, în mai multe scenarii clinice. Important este că zonele identificate de inteligența artificială au arătat o concordanță semnificativă din punct de vedere statistic cu evaluările realizate de experți veterinari folosind Scala de Grimasă a Calului (Horse Grimace Scale), o metodă standardizată de evaluare a durerii la cai, pe baza expresiilor faciale, în special în zone faciale cheie precum urechile și mușchii obrajilor.

„Aceasta este prima validare cantitativă de acest fel, care demonstrează că modelul nu doar ajunge la concluzia corectă, ci se concentrează și pe regiunile relevante din punct de vedere anatomic atunci când ia acea decizie”, a declarat Feighelstein. „Acest lucru ne apropie de deschiderea «cutiei negre» a inteligenței artificiale, arătând nu doar ce decide modelul, ci și dacă dovezile pe care le folosește au sens pentru experți.”

O voce pentru nou-născuți și pacienții din secțiile de terapie intensivă

Deși a fost dezvoltat pentru recunoașterea durerii la cai, implicațiile sale depășesc cu mult sfera bunăstării animalelor. Capacitatea de a înțelege în mod coerent și de a valida ceea ce a „văzut” un sistem de inteligență artificială în datele video este la fel de importantă și în îngrijirea medicală a oamenilor, în special atunci când pacienții nu își pot descrie starea prin cuvinte. Printre aplicațiile viitoare posibile se numără evaluarea durerii la nou-născuți, monitorizarea pacienților din secțiile de terapie intensivă, sprijinirea îngrijirii persoanelor cu demență, analiza tulburărilor neurologice de mișcare și asistarea analizei video clinice și chirurgicale.

Articol: Marcelo Feighelstein et al, SHIC-XE: Viewpoint-Invariant Explainability via Dense 2D-3D Correspondences: an Application to Equine Pain Recognition, International Journal of Computer Vision (2026). DOI: 10.1007/s11263-026-02910-3 

Sursa: phys.org