動物の痛みをただ尋ねて理解することはできない。痛みを表現するための言葉を持たないため、判断は難しい。しかし、動物の痛みの兆候を特定する方法がいくつかあり、痛みを伴う鳴き声や食欲の低下がその例である。とはいえ、痛みの測定は必ずしも簡単ではなく、非常に主観的であり、動物の状態を見極めるためには長年の経験が必要とされることが多い。
その一方で、人工知能（AI）が得意とする分野の一つにパターン認識がある。AIは、数多くの例を見た上で論理的な文を生成する方法を非常に優れた精度で認識することが可能であり、画像を分析して特定の特徴を抽出できる。
フロリダ大学の獣医学部の研究者たちは、ヤギを対象にして、痛みのある表情と快適な表情を持つ40匹のヤギを撮影し、そのデータをAIモデルに供給した。その結果、表情だけで痛みを特定するアルゴリズムは62%から80%の精度で痛みを認識できることが示された。この技術によって、農家は痛みを抱えるヤギとその評価が容易になり、複数の動物を一度に評価するためのモバイルデバイス用のプログラムを活用することが可能になるだろう。
この研究は単なる動物福祉の問題ではなく、痛みを抱える動物は体重が増えず生産性が低下する可能性があるため、農業生産にも影響を及ぼす。これにより、人間の経験に依存することなく、非言語的な患者の痛みをより容易に検知できる可能性があるのだ。AIの活用が進めば、これまで経験に基づいて行われていた痛みの評価が革新され、動物の健康管理に新たな道を開くことが期待される。
