Diseñan una máquina que detecta el dolor

El desarrollo de una máquina capaz de detectar el sufrimiento humano en expresiones faciales y gestos de manos imperceptibles para el ser humano ha sido premiado en la V edición de los Premios de Investigación Sociedad Científica Informática de España (SCIE @scie_inform)-Fundación BBVA (@FundacionBBVA). Se trata de un trabajo para identificar el dolor en las personas realizado por el profesor adjunto en la Universidad Autónoma de Barcelona (@UABBarcelona) Pau Rodríguez.

Rodríguez pretendía obtener un “método objetivo” para determinar el dolor que está sufriendo una persona puesto que “hay pacientes en unidades de cuidados intensivos donde tiene que ir un sanitario a verificar si la persona está sufriendo dolor para subir o no la medicación”. Además no todos tenemos el mismo umbral de dolor ni este se percibe de igual modo según el tipo de dolencia que se padece, que puede provocar una expresión de dolor u otra.

El profesor, que también es investigador en la empresa Element AI, ha diseñado una máquina que, mediante inteligencia artificial, aprende a identificar dolor en los rostros de las personas a partir de los datos aportados por los médicos y el análisis de videos. Las redes neuronales imitan la forma en la que las neuronas en el cerebro forman conexiones para resolver una tarea: “Entrené estas redes –afirma Rodríguez– con imágenes en vídeo de caras, y la red tenía que predecir qué dolor tenía”.

Movimientos de dolor

Con este sistema se asocian pequeñas expresiones faciales o gestos de las manos con un determinado nivel de sufrimiento. Así, empleando valores reales del dolor anotados por el persona médico, las redes neuronales aprenden a asociar una imagen con el dolor. El hecho de incluir imágenes en vídeo permite identificar “micromovimientos” en los músculos de la cara para saber qué nivel de dolor hay. “La red aprende también a ignorar todos los gestos faciales que sean superfluos en la predicción del dolor, se centra en los movimientos que son involuntarios cuando hay dolor”, asegura Pau.

En la actualidad, Pau Rodríguez trabaja en el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje computacional que requiera de menos datos para aprender. “Hasta ahora se necesitan millones de ejemplos (…) y necesitas un médico que haga las anotaciones, lo que supone mucho tiempo y dinero. Estoy investigando en modelos que puedan aprender de un solo ejemplo. U otra opción es usar millones de datos sin anotar y que la red sea capaz ella sola de aprender sin intervención humana, que es el cuello de botella en estas técnicas”, concluye el investigador.