Háború, katasztrófa vagy éhínség által sújtott területeken a jótékonysági szervezetek gyakran az alultápláltságot szenvedő gyermekek számát adják meg százalékban: tízből egy, ötből egy, háromból egyből. De vajon kíváncsi volt-e ezeknek az áraknak a kiszámítása?
Annak felismerése, hogy ki és hány ember táplálkozik, elég sok szakmai készséget igényel. Sajnos a humanitárius katasztrófákkal küzdő területeken gyakran hiányoznak az ilyen képzettséggel rendelkező munkavállalók.
Most egy kenyai székhelyű cég fejlesztett ki olyan AI-t, amely egy egyszerű fénykép segítségével meg tudja ítélni a gyermek táplálkozási állapotát. Reméljük, hogy a MERON (a táplálkozási állapot rendkívül gyors megfigyelési módszerei) elnevezésű technológia segíthet a létfontosságú adatok gyűjtésében azokon a területeken, ahol képzett munkavállalók nem érhetők el vagy nem praktikusak.
„Nagyon bizonytalan területeken dolgozunk, ahol távfelügyeleti szolgáltatásokat nyújtunk” - mondja Ben Watkins, a Kimetrica vezérigazgatója, egy olyan cég vezérigazgatója, amelynek célja, hogy segítse a kormányokat és a nonprofit szervezeteket a segélyek hatékonyságának növelésében. "Tehát figyelemmel kísérjük az élelmezésbiztonságot és a táplálkozási helyzetet olyan területeken, amelyekhez az ügynökségek nem feltétlenül férnek hozzá nagyon megbízhatóan."
A MERON-t képzési adatbázisban képezték arra, hogy képes legyen felismerni azokat az arcvonásokat, mint az arckerek, amelyek az alultápláltságnak felelnek meg. Csak egy arcfotóra van szüksége, és a képet azonnal besorolhatja normál, közepesen alultáplált vagy súlyosan alultáplált kategóriába. A kezdeti vizsgálatok azt mutatják, hogy az AI 78% -os pontossággal rendelkezik a normál testtömegű egyének kimutatására; A Kimetrica jelenleg kísérleteket végez alultáplált gyermekek fényképeivel.
Az ötlet a MERON számára Watkins tinédzser lányából származott. Watkins és csapata megvitatta a gyermekek alultápláltságának egyszerű, kevésbé inváziós módszereiről szóló ötleteket. A lánya így szólt: „Miért nem csak fényképez az emberek arcáról? Meg tudja mondani, milyen nehéz emberek az emberek, ha csak az arcukra nézik. "
Jó ötlet volt - gondolta Watkins. Végül is az arcvonások az egyik tényező, amelyet a képzett emberi értékelők használnak az alultáplálkozás vizuális megítélésére. A lányának neve? Meron. Az AI neve valójában az eredete visszaneve.
Jelenleg számos módszer létezik a gyermekek akut alultápláltságának értékelésére. Egy képzett megfigyelő vizuális értékelést végezhet olyan tényezők alapján, mint az izom pazarlás. Az értékelők megmérhetik a gyermek középső felkarának kerületét - öt évnél fiatalabb gyermekek esetében a „súlyos akut alultápláltság” küszöbértéke 11 centiméter. Vagy a súly-magasság arány is használható.
Az alultápláltság mértékének mérése kritikus fontosságú mind a segélyek megszerzéséhez, mind annak eldöntéséhez, hogy mely gyermekeknek szükségük van sürgősségi orvosi kezelésre és terápiás ételekre - gyakran energiatakarékos, mikrotápanyagokkal dúsított pasztákra.
De a Kimetrica gyakran erősen ingatag, nagyon távoli területeken működik. Még ha képzett értékelők is rendelkezésre állnak, a munka gyakran veszélyes mind számukra, mind pedig az általuk értékelni kívánt családok számára. A háború sújtotta régiók helyi önkormányzatai nem veszik észre, hogy a nemzetközi ügynökségek tudatosítják belső káoszukat. A sátor felállítása kar vagy magasság és súlymérés elvégzésére felhívhatja a nem kívánt figyelmet.
„Szükség van egy diszkrét technológiára, ahol azt fel lehet használni anélkül, hogy felhívnánk a figyelmet, vagy hogy túlságosan szembetűnő lenne a terepen” - mondja Watkins. "Az okostelefon használatának gondolata vonzó ebben a tekintetben, mert gyorsan bepillanthat."
Andrew Jones, a Michigan-i Egyetem közegészségügyi táplálkozási szakember egyetért azzal, hogy az alultápláltság felmérésének jelenlegi módszerei bizonyos körülmények között invazív lehetnek. A kar kerületének mérése magában foglalhatja a ruházat levételét, amely bizonyos kultúrákban tabu lehet. És a magasságmérés megszerzéséhez edzés és a gyermek együttműködése szükséges.
"Valójában meglehetősen traumatikus, ha néhány kisgyereknek idegen ember jön, és megteszi a magasságát" - mondja Jones.
Jones elmondja, hogy látja a MERONhoz hasonló technológiák szerepét a humanitárius vészhelyzetekben.
"Ebben a kontextusban minden bizonnyal látom, hogy sok gyermeket rövid időn át kell szűrni, a képzett személyzet korlátozásával" - mondja.
Jones megjegyzi, hogy a súlyos, akut alultáplálkozás - amely elvesztegetett végtagokkal és duzzadt hasával jár - valójában sokkal kevésbé gyakori, mint az egyéb táplálkozási formák. Gyakoribb a „kábítás” - a rossz növekedésnek és fejlődésnek a rossz étrendből adódó károsodása. Az elkábított gyermekek nem feltétlenül soványok - némelyek valóban meglehetősen tompanak tűnnek -, de kognitív zavarokat és rossz egészségi állapotot szenvedhetnek.
"Sokkal több mutatkozó gyermek van a világon, mint olyan gyermek, akinek súlyosan akut alultápláltsága van" - mondja Jones. A WHO és az UNICEF adatai szerint világszerte körülbelül 155 millió gyermeket kábítanak, míg körülbelül 16 millió gyermeket súlyos akut alultápláltság szenved.
A Kimetrica helyszíni tesztelést végzett a MERON-nál, és van néhány kihangsúlyozási lehetősége, mielőtt a program kibontható lenne. Először, a felhasznált képeknek előre láthatóan, jó fényben kell megjeleníteniük a gyermeket. Ehhez bizonyos képzést igényel a fotós, akár szülő, akár helyi munkás. Másodszor, a MERON-t különféle nemzetiségű és etnikai hovatartozású gyermekeken kell tesztelni, hogy megbizonyosodjon arról, hogy mindenki számára egyformán pontos-e. A csapatnak ezután létre kell hoznia egy zökkenőmentes alkalmazást, amely azonnali visszajelzést ad.
Watkins azt reméli, hogy a MERON végül alkalmazhat súlyos akut alultápláltságon túl, például olyan betegségek diagnosztizálására, mint a kwashiorkor, a fehérje alultápláltság olyan formája, amely duzzanatot okoz, vagy akár az elhízás mértékét is megbecsülheti.
