I krig, katastrofe eller sultestrømte områder, rapporterer veldedige organisasjoner ofte om antall barn som har underernæring når det gjelder prosenter - ett av 10, en av fem, en av tre. Men har du noen gang lurt på hvordan disse prisene blir beregnet?
Det å anse hvem og hvor mange som er underernært, krever en god del profesjonell dyktighet. Dessverre mangler områder som opplever humanitære katastrofer ofte arbeidere med denne typen trening.
Nå har et Kenya-basert selskap utviklet en AI som kan være i stand til å bedømme et barns ernæringsstatus gjennom et enkelt bilde. De håper teknologien, kalt MERON (Metoder for ekstremt rask observasjon av ernæringsstatus), kan bidra til å samle viktige data i områder der trente arbeidere ikke er tilgjengelige eller upraktiske.
"Vi jobber i svært usikre områder der vi leverer fjernovervåkningstjenester, " sier Ben Watkins, administrerende direktør i Kimetrica, et selskap hvis oppgave er å hjelpe regjeringer og ideelle organisasjoner med å øke effektiviteten til bistandspenger. "Så vi overvåker matsikkerheten og ernæringssituasjonen i områder som byråene ikke nødvendigvis har veldig pålitelig tilgang til."
MERON har blitt opplært i en database med bilder for å kunne gjenkjenne ansiktsfunksjonene, som kinnets rundhet, som tilsvarer underernæring. Alt det trenger er et ansiktsfoto, og det kan øyeblikkelig kategorisere bildet som normalt, moderat underernært eller alvorlig underernært. Innledende studier antyder at AI har en 78 prosent nøyaktighetsgrad for å oppdage normalvektige individer; Kimetrica jobber for tiden med forsøk med bilder av underernærte barn.
Ideen til MERON kom fra tenåringsdatteren til Watkins. Watkins og teamet hans hadde diskutert ideer for enkle, mindre invasive måter å vurdere underernæring på barn. Datteren hans sa: "Hvorfor tar du ikke bare bilder av folks ansikter? Du kan fortelle hvor tunge mennesker er ved å bare se på ansiktene deres. "
Det var en god idé, tenkte Watkins. Når alt kommer til alt er ansiktsfunksjonene en faktor som trente menneskelige vurderere bruker i visuelt bedømmelse av underernæring. Datterens navn? Meron. AI-navnet er faktisk et bakronym for opphavsmannen.
Det er for tiden flere metoder for å vurdere akutt underernæring hos barn. En trent observatør kan gjøre en visuell vurdering basert på faktorer som muskelsvinn. Evaluerere kan måle et barns omkrets i midten av overarmen - avskjæringen for "alvorlig akutt underernæring" er 11 centimeter for barn under fem år. Eller et vekt-høyde-forhold kan brukes.
Å måle omfanget av underernæring er kritisk både for å få hjelpepenger og for å bestemme hvilke barn som har behov for akuttmedisinsk behandling og terapeutisk mat - ofte energitette pastaer forsterket med mikronæringsstoffer.
Men Kimetrica jobber ofte med svært flyktige, svært avsidesliggende områder. Selv om det er trente vurderere tilgjengelig, er arbeidet ofte farlig for både dem og familiene de vurderer. Lokale myndigheter i krigsherjede regioner vil kanskje ikke sette pris på at internasjonale etater øker bevisstheten om sitt indre kaos. Å sette opp et telt for å ta arm- eller høyde- og vektmålinger kan føre til uønsket oppmerksomhet.
"Det er behov for diskret teknologi der den kan brukes uten å bevisstgjøre eller være for iøynefallende i felt, " sier Watkins. "Ideen om å bruke en smarttelefon er tiltalende i så måte, fordi du raskt kan ta et blunk."
Andrew Jones, ernæringsfysiolog ved folkehelsen ved University of Michigan, er enig i at dagens metoder for å vurdere underernæring kan være inngripende i visse sammenhenger. Å måle armomkrets kan innebære å fjerne klær, som kan være tabu i noen kulturer. Og å få høydemålinger krever trening og et barns samarbeid.
"Det er faktisk ganske traumatisk for noen små barn å få en fremmed komme og ta høyden sin, " sier Jones.
Jones sier at han kan se rollen for teknologier som MERON i humanitære nødsituasjoner.
"I disse sammenhenger kan jeg absolutt se potensielt et behov for å screene mange barn på kort tid med begrensninger på trent personale, " sier han.
Jones bemerker at alvorlig akutt underernæring - den typen som presenterer seg bortkastede lemmer og hovne mage - faktisk er mye mindre vanlig enn andre former for underernæring. Mer vanlig er "stunting" - den svekkede veksten og utviklingen som kan komme av dårlige dietter. Avskrekkede barn er ikke nødvendigvis tynne - noen ser faktisk ganske lubben ut - men de kan lide kognitive svikt og dårlig helse.
"Det er mange flere avskrekkede barn i verden enn det er barn som er sterkt akutt underernært, " sier Jones. I følge data fra WHO og UNICEF er rundt 155 millioner barn over hele verden forundret, mens rundt 16 millioner lider av alvorlig akutt underernæring.
Kimetrica har testet MERON på felt, og har noen få kinks å trene før programmet kan bli utrullert. Først må bildene som brukes ha barnet vende fremover, i godt lys. Dette krever litt trening fra fotografens side, enten det er en forelder eller en lokal arbeider. For det andre må MERON testes på barn av forskjellige nasjonaliteter og etnisiteter, for å sikre at det er like nøyaktig for alle. Teamet vil da måtte lage en sømløs app som gir umiddelbar tilbakemelding.
Watkins håper MERON etter hvert kan ha applikasjoner utover alvorlig akutt underernæring, for eksempel å diagnostisere sykdommer som kwashiorkor, en form for underernæring i proteiner som forårsaker hevelse, eller til og med å vurdere overvekt.
