「これらの完全自動の深層学習モデルは、スマートフォンの統合を使用して、猫の苦痛指標スケール（FGS）を使用した痛み予測に使用できます」

「完全自動の深層学習モデルを活用して、スマートフォンの統合を通じて猫の苦痛指標スケール（FGS）に基づく痛み予測が可能です」

人工知能（AI）の能力は、医療、金融、教育など、あらゆる業界に広がっています。医学や獣医学の分野では、適切な治療を施すために、痛みの特定は重要な第一歩です。特に痛みを伝えることができない人々では、代替の診断技術の使用が求められます。

従来の方法には、痛み評価システムの使用や行動反応の追跡などがありますが、主観性、妥当性の欠如、観察者のスキルとトレーニングへの依存、そして痛みの複雑な感情と動機的な側面を十分に表現できないなど、いくつかの欠点があります。特にAIを活用することで、これらの問題に取り組むことができます。

いくつかの動物種には、苦痛の重要な指標となる表情があります。苦痛のある人とそうでない人を区別するために表情の尺度が確立されています。これらは特定の顔のアクションユニット（AU）にスコアを割り当てることで機能します。しかし、現在のグリマスケールを使用して静止画やリアルタイムの痛みをスコアリングするための技術は、労働集約的で手動のスコアリングに重く依存しているという制約がいくつかあります。また、毛色、品種、年齢、性別に加えて、さまざまな自然発生的な痛みの症候群をカバーし、幅広い動物データセットを考慮した完全に自動化されたモデルの不足が指摘されています。

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これらの課題を克服するため、研究チームは最近の研究で「猫の表情指標スケール（FGS）」を提案し、猫の急性疼痛を評価するための信頼性のある手法として提示しました。このスケールを構成するために5つのアクションユニットが使用され、それぞれが存在するか否かに基づいて評価されています。累積FGSスコアは、猫が不快感を経験しており、援助を必要としている可能性を示します。FGSは、使用の容易さと実用性により、急性疼痛評価においてさまざまな文脈で使用できる柔軟な手法です。

FGSスコアと顔の特徴点は、ディープニューラルネットワークと機械学習モデルを利用して予測されました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使用され、サイズ、予測時間、スマートフォン技術との統合の可能性、および正規化された二乗平均平方根誤差（NRMSE）に基づく予測パフォーマンスなどの要素に基づいて必要な予測を行うためにトレーニングされました。データ解析を改善するために、35の幾何学的記述子が並列して生成されました。

FGSスコアと顔の特徴点はXGBoostモデルにトレーニングされました。平均二乗誤差（MSE）と精度メトリックを使用して、これらのXGBoostモデルの予測パフォーマンスを評価するために使用されました。この調査で使用されたデータセットには、37の特徴点で煩雑な注釈がされた3447枚の猫の顔写真が含まれています。

研究チームは、評価の結果、ShuffleNetV2が顔の特徴点の予測において最良の選択肢として浮上し、最も成功したCNNモデルは、正規化された二乗平均平方根誤差（NRMSE）が16.76％でした。最も優れたXGBoostモデルは、FGSスコアを95.5％の驚異的な精度と0.0096の最小平均二乗誤差（MSE）で予測しました。これらの測定結果は、猫の痛みの有無を区別するための高い正確性を示しています。猫の疼痛の評価プロセスを簡素化し、改善するためにこの技術的な進展が利用できることを結論として述べられています。

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