A IA analisa as radiografias de tórax para a lista rapidamente em potencial correspondências em casos forenses

Uma equipe interdisciplinar, composta pelo corpo docente e doutorado do Departamento de Antropologia e Ciência da Computação e Engenharia, encontrou uma maneira de usar a inteligência artificial (IA) para ajudar os antropólogos forenses a identificar indivíduos mais rapidamente e eficientemente.

Membros do Laboratório de Antropologia Forense da Universidade Estadual de Michigan, incluindo a Dra. Carolyn Isaac, o Dr. Todd Fenton, o Dr. Joseph Hefner e o estudante de doutorado Alexis Vanbaarle, co-autor de um novo estudo publicado em IEEE Acesso Isso analisou mais de 5.000 radiografias de tórax, identificando diferentes regiões de interesse que auxiliam na identificação de uma pessoa. O estudo utilizou redes neurais profundas, um tipo de programa de IA, que permitia que um grande número de radiografias fosse analisado em uma fração do tempo.

“Em situações de mortalidade em massa em que um grande número de indivíduos exige identificação, esse sistema pode ajudar em possíveis correspondências em potencial de listagem curta para um profissional avaliar visualmente”, disse Isaac. “Pode fazer isso por mais de 1.800 radiografias em 17 segundos, em vez das 30 a 60 horas que levaria um praticante humano”.

Isaac compartilhou que esta pesquisa também poderia ser usada em bancos de dados de pessoas não identificadas ou ausentes para propor possíveis correspondências para consideração, o que ajuda a reduzir o viés do praticante.

“Essas (redes neurais profundas) comparam radiografias de destino a milhares de outras pessoas para encontrar as correspondências mais prováveis”, disse Isaac. “Esta pesquisa mostra como a IA pode ser usada para aprimorar o caso forense, tornando as tarefas mais eficientes”.

Essa abordagem de IA é a primeira do gênero a avaliar como ROIs diferentes nas radiografias podem ser usadas para identificação humana em contextos forenses.

“Não houve esse tipo de aplicação anteriormente, por isso está mostrando ao mundo da ciência da computação como forense usa radiografias de maneira diferente do campo médico, que as usa principalmente para diagnosticar doenças”, disse ela.

Isaac disse que gostou de colaborar com a equipe de pesquisadores para desenvolver essa abordagem, que inclui o Dr. Arun Ross e Redwan Sony, do iProbe Lab em ciência da computação e engenharia.

“Adoro quando estamos debatendo no projeto e veja as perspectivas únicas da ciência da computação versus os especialistas em domínio em antropologia forense”, disse Isaac.