Los gatos domésticos son una especie reservada. A diferencia de los perros, son maestros en enmascarar sus sentimientos e intenciones, posiblemente debido a su historia evolutiva como cazadores solitarios. Este estoicismo inherente hace que sea difícil para los dueños de gatos y los veterinarios leer signos de dolor en las expresiones faciales y comportamientos de un gato, pero los nuevos programas de inteligencia artificial finalmente podrán mirar detrás de la máscara.
Un equipo de investigadores y veterinarios de IA ha creó y probó dos algoritmos de aprendizaje automático que juzgaba si los gatos tratados en un hospital veterinario experimentaban dolor basándose en las expresiones faciales de los animales. Estos sistemas automatizados, descritos en un reciente Informes Científicos El artículo tenía una precisión de hasta el 77 por ciento, lo que sugiere el potencial de nuevas y poderosas herramientas veterinarias.
Los investigadores planean desarrollar una aplicación móvil que permitirá tanto a los veterinarios como a los dueños de gatos tomar una fotografía para detectar automáticamente el dolor, dice Anna Zamansky, científica informática de la Universidad de Haifa en Israel y coautora principal del artículo. Aunque otros desarrolladores de IA han intentado desentrañar los secretos de las emociones felinas (una aplicación llamada Tably, lanzada en 2021, también afirma hacerlo), Zamansky dice que este estudio es el primero en publicar una investigación científica revisada por pares al respecto.
Actualmente, los veterinarios miden el dolor felino mediante pruebas complejas como la Escala de Medida Compuesta del Dolor de Glasgow, que requiere examinar minuciosamente las expresiones faciales y los comportamientos de un animal. Aunque están científicamente validadas, estas escalas se basan en la evaluación subjetiva de un veterinario y requieren mucho tiempo. Esto desalienta el uso de tales pruebas, dice Stéphane Bleuer, un veterinario conductista de Tel Aviv, que no participó en el artículo.
“Creemos que la máquina hará un mejor trabajo”, dice Zamansky sobre el proyecto de su equipo. “La máquina puede ver más que el ojo humano porque es sensible a los detalles sutiles de la información visual”.
Para desarrollar el nuevo modelo, los investigadores necesitaban datos para entrenarlo y probarlo. Se tomaron fotografías de 84 gatos de diversas razas y edades con distintos antecedentes médicos en el hospital de animales de la Universidad de Medicina Veterinaria de Hannover, en Alemania, como parte de la atención estándar. Los gatos en estas imágenes habían sido calificados según la escala de Glasgow y según el nivel esperado de dolor debido a sus condiciones clínicas conocidas, como fracturas óseas o problemas del tracto urinario. Estas mediciones se utilizaron para entrenar los modelos de IA del equipo y evaluar su desempeño. Los autores del estudio dicen que ninguna de sus investigaciones causó sufrimiento a los gatos.
Los investigadores crearon dos algoritmos de aprendizaje automático que podían detectar el dolor basándose únicamente en fotografías de gatos. Un algoritmo analizó la cantidad de contracción de los músculos faciales (un indicador común de dolor) utilizando 48 “puntos de referencia” que involucran los oídos, los ojos y la boca. El otro algoritmo utilizó métodos de aprendizaje profundo para datos no estructurados para analizar toda la cara en busca de contracciones musculares y otros patrones.
El enfoque de IA basado en puntos de referencia tuvo una precisión del 77 por ciento para identificar si un gato tenía dolor, pero el enfoque de aprendizaje profundo obtuvo solo un 65 por ciento. Los investigadores dicen que esta diferencia podría deberse a que los sistemas de aprendizaje profundo están “ávidos de datos”: sólo un conjunto de datos de imágenes relativamente pequeño estaba disponible para este estudio.
Los investigadores también descubrieron que la boca del gato, en lugar de las orejas o los ojos, era el rasgo facial más importante para reconocer con precisión el dolor, dice el coautor del estudio Sebastian Meller, veterinario de la Universidad de Medicina Veterinaria. “No esperábamos eso, y quizás esa sea también la belleza de la IA”, dice Meller. “Encuentra algo en el bosque de datos que de repente marca una diferencia en la que nadie había pensado antes”.
Sin embargo, es importante distinguir entre expresiones faciales y emociones, afirma Dennis Küster, psicólogo alemán con experiencia en ciencias de las emociones, que no participó en el estudio. Las pruebas con humanos han demostrado que la IA tiende a reconocer patrones faciales y no necesariamente el significado detrás de ellos, explica. Además, es posible que una expresión facial no siempre esté asociada con una emoción particular. “El mejor ejemplo es la sonrisa social. Quizás ahora esté sonriendo, pero tal vez sólo quiera ser amigable e indicar… ‘Sí, está bien, continuemos con esta entrevista’”, dice Küster. “Expresamos ciertas cosas automáticamente y no necesariamente significan que estemos rebosantes de felicidad”.
Sin embargo, hay algunos contextos en los que la IA para el reconocimiento de emociones puede sobresalir, añade. Los gatos y otras especies no humanas no pueden vocalizar lo que piensan o sienten, por lo que es importante que los investigadores desarrollen sistemas que puedan cruzar esas barreras de comunicación, dice Brittany Florkiewicz, profesora asistente de psicología en Lyon College, que no participó en el estudio. La IA es tan buena como los datos que recibe, señala. Por lo tanto, garantizar que el conjunto de datos sea grande, diverso y supervisado por humanos (y que contenga información contextual y matizada) ayudará a que la máquina sea más precisa, afirma Florkiewicz.
Florkiewicz descubrió recientemente que los gatos pueden producir 276 expresiones faciales. Ella planea colaborar con el equipo de Zamansky para obtener conocimientos más profundos sobre la vida emocional de los felinos que irán más allá de evaluar si sienten dolor o no. Zamansky también planea ampliar su investigación para incluir otras especies, incluidos los perros, y ver si los sistemas automatizados pueden juzgar el dolor felino basándose en vídeos de cuerpo completo.
Una vez que un gato muestra signos evidentes de dolor, probablemente lleva mucho tiempo sufriendo; Una aplicación para el dolor cómoda y práctica podría permitir una detección más rápida de los problemas y podría mejorar significativamente el cuidado de los gatos, afirma Bleuer. “Cuando se mejora el bienestar de las mascotas, se mejora el bienestar de las personas”, afirma. “Es como una familia”.
Este estudio se centró en cruzar las barreras de comunicación entre especies, y Zamansky señala que los investigadores primero tuvieron que superar las barreras humanas: los miembros del equipo internacional hablan diferentes idiomas, viven en diferentes países y trabajan en diferentes disciplinas. Son investigadores, veterinarios, ingenieros y biólogos de IA. Y, en última instancia, sus esfuerzos apuntan a ayudar a un amplio grupo de criaturas que incluyen gatos, veterinarios y dueños de mascotas. Ese esfuerzo llevó al menos a una investigadora a cruzar su propia barrera.
“Antes de comenzar este trabajo, yo estaba [completely a] Soy un amante de los perros, pero ahora quiero tener un gato”, dice Zamansky. “Creo que me enamoré un poco de los gatos”.