Desarrollan un modelo de IA para detectar signos de dolor y “dar voz” a los animales que sufren

Los animales no pueden expresar el dolor con palabras, e incluso los veterinarios y cuidadores experimentados pueden tener dificultades para reconocer los signos de sufrimiento. Una nueva investigación puede ayudar a superar esta barrera y detectar signos de dolor en caballos mediante el uso de la inteligencia artificial (IA).

Teniendo esto en cuenta, se ha desarrollado un nuevo marco de inteligencia artificial, conocido como SHIC-XE, para detectar signos de dolor en caballos mediante análisis de vídeo, proporcionando explicaciones estables y anatómicamente coherentes para sus decisiones, según explican sus investigadores.

Este marco fue desarrollado por un equipo internacional de investigadores liderado por Marcelo Feighelstein, director del Programa de Ingeniería de Sistemas de Inteligencia Artificial del nuevo Centro de Ingeniería y Computación Avanzada de la Universidad de Tel-Hai, en Israel.

Por primera vez, según explican, estas explicaciones generadas por IA pueden compararse cuantitativamente con las evaluaciones de expertos, “lo que representa un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial explicable y un paso importante hacia sistemas de IA en los que se pueda confiar en entornos clínicos y sanitarios del mundo real”.

El estudio aborda un desafío histórico tanto en la medicina veterinaria como en la humana: cómo identificar el dolor y la angustia en personas que no pueden comunicar lo que están experimentando.

La investigación busca precisamente eso, superar esta barrera comunicativa mediante el uso de inteligencia artificial para interpretar expresiones faciales, lenguaje corporal y patrones de movimiento. A lo largo de los años, su equipo y colaboradores han desarrollado herramientas basadas en IA capaces de reconocer el dolor y las emociones en gatos, perros, conejos, ovejas, vacas y ahora también en caballos.

“Mi motivación es tender un puente entre los humanos y los animales”, dijo Feighelstein. “Queremos dar voz tecnológica a aquellos que no la tienen, permitiendo que los cuidadores y profesionales comprendan mejor su condición, sus emociones y su sufrimiento”, apuntó.

UNA EXPLICACIÓN ANATÓMICA COHERENTE

El estudio expone que un desafío importante en el análisis de vídeo basado en IA es la interpretabilidad. Los métodos existentes suelen resaltar diferentes áreas de una imagen de un fotograma a otro, lo que genera explicaciones inestables y difíciles de interpretar. Para superar esta limitación, los investigadores desarrollaron SHIC-XE, un novedoso marco que proyecta la atención del modelo sobre una representación tridimensional fija del rostro de un caballo. El resultado es una explicación anatómica coherente, incluso cuando el caballo se mueve, cambia la posición de su cabeza o se filma desde diferentes ángulos.

El sistema se evaluó utilizando tres conjuntos de datos independientes que representaban dolor postoperatorio, dolor inflamatorio y ortopédico y dolor mecánico agudo. Obtuvo un rendimiento que indica altos niveles de precisión y fiabilidad en la detección del dolor a partir de vídeos en múltiples escenarios clínicos.

El estudio destaca que las áreas identificadas por la IA mostraron una concordancia estadísticamente significativa con las evaluaciones realizadas por expertos veterinarios mediante la Escala de Expresiones Faciales Equinas, un método estandarizado para evaluar el dolor en caballos basado en las expresiones faciales, especialmente en regiones faciales clave como las orejas y los músculos de las mejillas.

“Esta es la primera validación cuantitativa de este tipo que demuestra que el modelo no solo llega a la conclusión correcta, sino que también se centra en las regiones anatómicamente relevantes al tomar esa decisión”, afirmó Feighelstein. “Esto nos acerca a desvelar el funcionamiento interno de la IA, al mostrar no solo lo que decide el modelo, sino también si la evidencia que utiliza tiene sentido para los expertos”, añadió.

DAR VOZ A LOS RECIÉN NACIDOS Y A LOS PACIENTES DE CUIDADOS INTENSIVOS

Según detallan, si bien se desarrolló para el reconocimiento del dolor equino, sus implicaciones van mucho más allá del bienestar animal. La capacidad de comprender y validar de forma consistente lo que un sistema de IA ha visto en datos de vídeo es igualmente importante en la atención sanitaria humana, especialmente cuando los pacientes no pueden describir su afección con palabras.

Entre las aplicaciones futuras se incluyen la evaluación del dolor en recién nacidos, la monitorización de pacientes sedados y ventilados en unidades de cuidados intensivos, el apoyo a la atención de personas con demencia, el análisis de trastornos del movimiento neurológico y la asistencia en el análisis de vídeo clínico y quirúrgico.

“Cuando comenzamos a estudiar el reconocimiento automático del dolor y las emociones en animales, el objetivo era darles voz”, señaló Feighelstein. “Con el tiempo, nos dimos cuenta de que un desafío igualmente importante es garantizar que esa voz sea fiable, explicando no solo la presencia del dolor, sino también por qué el sistema llegó a esa conclusión. Eso es lo que transforma la tecnología en una verdadera aliada en el cuidado de los animales”, aseguró.