Het is griepseizoen en velen van ons kijken nerveus naar iedereen die hoest of snuift in onze omgeving. Maar hoe voorkomen we, naast onszelf te beschermen tegen openbare niezen, in contact te komen met infecties?
Het blijkt dat onze hersenen heel fijn zijn afgestemd op het detecteren van ziekte bij anderen. Nieuw onderzoek suggereert dat subtiele gezichtssignalen ons al enkele uren nadat ze zich hebben voorgedaan, op infecties wijzen. Dit onderzoek zou ooit kunnen helpen bij het trainen van AI-systemen om ook ziekte op te sporen.
Een studie gepubliceerd in het tijdschrift Proceedings van de Royal Society B nam 16 gezonde vrijwilligers en injecteerde hen op verschillende tijdstippen met zowel een placebo als een type E. coli- bacterie die griepachtige symptomen veroorzaakt. De vrijwilligers, die niet wisten welke injectie ze zojuist hadden gekregen, werden twee uur na elke opname gefotografeerd. Deze foto's werden vervolgens getoond aan 62 deelnemers aan wie werd gevraagd om te beoordelen of de persoon op de foto gezond of ziek was. Deze deelnemers moesten een oordeel vellen na slechts vijf seconden de foto te hebben bekeken.
De deelnemers konden slechts 52 procent van de tijd een zieke detecteren, nauwelijks beter dan het toeval. Maar ze konden 70 procent van de tijd een gezond persoon detecteren. Gezichtskenmerken die verband houden met ziektebeschrijvingen omvatten roodere ogen, doffer huid, een meer gezwollen gezicht, een droopier mond en oogleden en bleker huid en lippen. De zieke foto's werden ook beoordeeld als vermoeider.
"We verwachtten dat mensen beter dan kans zouden zijn om zieke mensen op te sporen, maar verre van 100 procent omdat ze slechts een paar seconden een foto mochten zien", zegt John Axelsson, een professor aan de Universiteit van Stockholm en een co- auteur van de studie. "We verwachten dat mensen een stuk beter zijn als ze echt met iemand kunnen communiceren en dan ook andere signalen gebruiken, zoals biologische beweging, geur, enz."
Het onderzoek werd beperkt door de kleine omvang van het onderzoek en het feit dat alle vrijwilligers blank waren en allemaal gezond waren, zegt Axelsson. Verder onderzoek is nodig om naar verschillende etnische groepen, verschillende leeftijden en naar mensen met chronische aandoeningen te kijken. Meer onderzoek kan mogelijk ook meer kenmerken identificeren die belangrijk zijn voor onze beoordelingen van ziekte en gezondheid dan die welke in de studie zijn geïdentificeerd. Aanvullend onderzoek zou ook kunnen uitwijzen of we mensen die ziek lijken, anders behandelen.
Ondanks deze beperkingen hoopt Axelsson dat een beter begrip van non-verbale tekenen van ziekte artsen kan helpen de diagnose te verbeteren. De ziekteverschijnselen die in het onderzoek zijn geïdentificeerd, zullen op een dag ook 'zeer waarschijnlijk' worden gebruikt bij het trainen van KI's om ziekte op te sporen, hoewel dit geen deel uitmaakt van het onderzoek van Axelsson.
Ander recent onderzoek heeft aangetoond hoeveel subtiele gelaatstrekken en bewegingen kunnen onthullen over onze gezondheid en mentale toestand, zegt Mark Frank, een communicatieprofessor aan de Universiteit van Buffalo, State University van New York, die gezichtsuitdrukkingen bestudeert. De aanwezigheid of afwezigheid van bepaalde kleine gezichtsbewegingen kan wijzen op aandoeningen zoals Bell's Palsy of hersentumoren. Micro-expressies - vluchtige blikken zien er vaak te snel uit om ons bewustzijn te registreren - kunnen schizofrenie onthullen of een persoon met een depressie herstelt of niet.
"Subtiele bewegingen in oogleden kunnen vermoeidheid onthullen en kunnen zelfs voorspellen wanneer een bestuurder meer kans heeft om zijn of haar voertuig te laten crashen, " zegt Frank.
Inzicht in wat onze gezichten zeggen over onze gezondheid zal belangrijk zijn bij het trainen van AI's, zegt Frank. AI's kunnen mensen helpen om realtime analyses en beslissingen te nemen, wat vooral belangrijk kan zijn als mensen 'overweldigd worden door teveel informatie'.
Je zou je kunnen voorstellen dat een ziekte-detecterende AI op luchthavens wordt gebruikt, bijvoorbeeld door duizenden gezichten per seconde te scannen. Luchthavens in sommige delen van de wereld maken al gebruik van temperatuurscanners om potentieel zieke personen uit te roeien; een AI zou dergelijke technologie kunnen verbeteren om mensen te identificeren die ziek zijn zonder koorts. Zulke technologieën zouden waarschijnlijk zorgen maken over privacy, evenals debatten over de vraag of ze effectief zijn als beheersingsstrategieën.
Ontwikkelaars werken al aan verschillende neurale netwerken - systemen die zelfstandig leren door enorme hoeveelheden gegevens te analyseren - om tekenen van ziekte eerder of beter dan mensen kunnen detecteren. Recente voorbeelden omvatten een algoritme om röntgenfoto's van de borst te lezen en longontsteking te diagnosticeren, een AI voor het detecteren van zeer vroege longkankers op CT-scans en een Google-technologie voor het zoeken naar vroege tekenen van oogziekten die blindheid kunnen veroorzaken. Maar om een neuraal netwerk te leren, moet het verteld worden waar het op moet letten. Wat betekent dat mensen het moeten leren. Wat betekent dat mensen het moeten weten. Studies zoals die van Axelsson, die laten zien welke veranderingen in het gelaat gepaard gaan met ziekte, kunnen mensen de hulpmiddelen geven om les te geven.
In de tussentijd weet je nu dat je weg moet blijven van mensen met subtiel hangende oogleden (hoewel ze misschien gewoon moe zijn). Beter nog, krijg gewoon een griepprik.
