对于兽医和农民来说，检测动物的疼痛一直是一个复杂的挑战。动物无法用语言表达它们的痛苦，这使得诊断变得复杂。尽管一些痛苦迹象很明显，例如异常哭泣或食欲下降，但这些线索仍然不足。测量疼痛需要经过数十年的观察而获得的专业知识。
尽管人工智能存在缺陷，但它擅长识别形状和图案。如果像谷歌镜头这样的工具可以从数百万张图像中识别出一只猫，为什么不将这种能力应用于动物疼痛检测呢？数十年的兽医经验可以转化为人工智能算法。这可以使农民更容易参与这一过程。这项技术甚至可以扩展到不会说话的人类患者，例如幼儿。
一个有希望的实验
佛罗里达大学兽医学院的研究人员对此进行了研究。他们拍摄了 40 只山羊的脸，有些山羊很痛苦，有些则状态很好。收集到的数据被输入人工智能模型，该模型学会仅通过面部表情来识别疼痛。据 Phys.org 称，该算法的准确度在 62% 到 80% 之间，这是一个虽然完美但充满希望的结果。
为了提高准确性，需要向算法提供更多数据。然而，目前的成果已经很显着了。麻醉学临床副教授Ludovica Chiavaccini强调了这项技术的重要性。 “这不仅仅是动物福利，”她说。动物疼痛也会影响生产力，例如受苦的动物体重增加较少。
人工智能通过自动化需要大量人类专业知识的耗时任务来证明其有用性。能够处理大量数据的计算机是宝贵的资产。