Автор: Денис Аветисян
Новая онтология AIdentifyAGE объединяет традиционные и передовые методы оценки возраста по зубам, обеспечивая прозрачность и поддержку принятия решений в судебных процессах.
Разработана онтология AIdentifyAGE для формального представления и интеграции всего процесса судебно-медицинской оценки возраста по зубам, включая как ручные методы, так и подходы на основе искусственного интеллекта.
Оценка возраста, особенно в случаях с неустановленной личностью и несопровождаемыми мигрантами, часто сопряжена с методологической неоднородностью и трудностями интеграции данных. В настоящей статье представлена онтология AIdentifyAGE Ontology for Decision Support in Forensic Dental Age Assessment, разработанная для стандартизации и семантической интеграции всего процесса оценки возраста по зубам, включая как традиционные, так и методы искусственного интеллекта. Данная онтология обеспечивает прослеживаемость связей между наблюдениями, методами, эталонными данными и результатами, моделируя весь медико-юридический процесс. Не откроет ли это путь к созданию прозрачных и обоснованных систем поддержки принятия решений в судебно-медицинской и юридической практике?
Вызов идентификации личности в криминалистике
В условиях, когда стандартные методы идентификации личности оказываются невозможными — например, при обнаружении сильно поврежденных останков или неопознанных тел — точная оценка возраста приобретает первостепенное значение в криминалистической практике. Определение возраста позволяет сузить круг подозреваемых или идентифицированных лиц, а также помогает восстановить хронологию событий и установить обстоятельства произошедшего. Невозможность достоверно определить возраст может существенно затруднить расследование, привести к судебным ошибкам и повлиять на исход дела, подчеркивая необходимость разработки и внедрения более точных и надежных методов возрастной идентификации в рамках судебно-медицинской экспертизы.
Традиционная оценка возраста по зубам, несмотря на свою устоявшуюся практику в криминалистике, остается подверженной влиянию субъективных факторов и индивидуального опыта эксперта. Различные специалисты, анализируя один и тот же стоматологический материал, могут приходить к разным выводам относительно возраста, что создает значительную погрешность и потенциальную возможность для оспаривания результатов в судебных разбирательствах. Эта межэкспертная вариабельность, обусловленная различиями в интерпретации рентгеновских снимков и визуальной оценке степени развития зубов, подчеркивает необходимость разработки более объективных и стандартизированных методов определения возраста, способных минимизировать влияние человеческого фактора и обеспечить надежность заключений в сложных криминалистических случаях.
Современные криминалистические расследования все чаще сталкиваются со сложными случаями, где установление личности представляется затруднительным. Традиционные методы идентификации, такие как дактилоскопия или анализ ДНК, не всегда доступны или дают однозначный результат, особенно в ситуациях с сильно фрагментированными останками или при отсутствии соответствующих баз данных. В связи с этим, возрастает потребность в более объективных и надежных способах определения возраста, основанных на научных данных и исключающих субъективную оценку. Разработка и внедрение таких методов, как анализ микроструктуры дентина или использование алгоритмов машинного обучения для оценки костного возраста, становятся критически важными для повышения точности и юридической обоснованности криминалистических экспертиз, а также для обеспечения справедливости в судебных процессах.
Искусственный интеллект: Новый уровень точности в оценке возраста
Оценка возраста по рентгенологическим снимкам зубов с использованием искусственного интеллекта представляет собой перспективную альтернативу традиционным методам. Применение алгоритмов машинного обучения позволяет автоматизировать и стандартизировать процесс, снижая субъективность и потенциальные ошибки, связанные с человеческим фактором. Это достигается путем обучения моделей на больших наборах данных, содержащих ортопантомограммы и соответствующие данные о возрасте, что обеспечивает повышение точности и воспроизводимости результатов оценки.
Свёрточные нейронные сети (CNN), обученные на рентгеновских снимках (ортопантомограммах), демонстрируют высокую точность в выявлении тонких признаков, коррелирующих с возрастом. В процессе обучения CNN анализируют большое количество изображений, идентифицируя и классифицируя паттерны, такие как степень износа зубов, изменения в костной ткани челюсти, а также особенности развития корней и альвеолярного отростка. Высокая точность достигается за счет способности CNN автоматически извлекать иерархические признаки из изображений, что позволяет обнаруживать даже незначительные возрастные изменения, которые могут быть упущены при визуальной оценке. Алгоритмы CNN позволяют минимизировать субъективность оценки и повысить объективность определения дентального возраста.
В основе данного решения лежит способность ИИ-модели анализировать ортопантомограммы — рентгеновские снимки, охватывающие всю зубную дугу и окружающие структуры — и формировать объективные прогнозы возраста. Процесс включает в себя обработку цифрового изображения, извлечение ключевых признаков, таких как степень развития корней зубов, наличие и состояние резорбции, а также общая структура костной ткани. На основе этих признаков, модель, обученная на большом наборе данных, определяет наиболее вероятный возраст пациента, предоставляя количественную оценку, снижающую субъективность, характерную для традиционных методов определения возраста по рентгеновским снимкам.
AIdentifyAGE: Интеграция ИИ в судебно-медицинскую практику
Онтология AIdentifyAGE представляет собой структурированную модель, охватывающую весь процесс судебно-медицинской оценки возраста по зубам. Она состоит из 1448 классов, детально описывающих различные аспекты workflow, включая данные о пациенте, клинические наблюдения, рентгенологические изображения, методы анализа, и результаты оценки. Такая детализация позволяет формализовать процесс оценки, стандартизировать данные и обеспечить возможность автоматизированной обработки и анализа информации, необходимой для проведения экспертизы и предоставления доказательств в судебных разбирательствах. Классы онтологии охватывают как анатомические особенности зубов, так и специфические критерии, используемые для определения возраста, обеспечивая полный охват предметной области.
Онтология AIdentifyAGE обеспечивает прозрачность и подотчетность в процессе судебно-медицинской оценки возраста путем интеграции трех ключевых компонентов: юридического контекста, клинических наблюдений и прогнозов, полученных с помощью искусственного интеллекта. Юридический контекст включает в себя нормативные требования и протоколы, регулирующие оценку возраста. Клинические наблюдения представляют собой данные, полученные в ходе осмотра и анализа стоматологических характеристик. Прогнозы ИИ, основанные на этих данных, предоставляют объективную оценку возраста, которая может быть сопоставлена с юридическим контекстом и клиническими наблюдениями для обеспечения всесторонней и проверяемой оценки. Такая интеграция позволяет отслеживать процесс принятия решений и обеспечивает возможность аудита, что критически важно для судебных разбирательств.
Онтология AIdentifyAGE использует язык запросов SPARQL для эффективного извлечения и интерпретации данных, необходимых для судебных разбирательств. SPARQL позволяет формировать сложные запросы к базе знаний онтологии, что обеспечивает точный и быстрый поиск информации о клинических наблюдениях, судебно-медицинских оценках возраста и других релевантных данных. Использование SPARQL позволяет не только извлекать конкретные факты, но и выводить новые знания на основе существующих данных, обеспечивая прозрачность и обоснованность экспертных заключений в юридической практике. Структурированный характер запросов SPARQL также упрощает аудит и проверку полученных результатов.
Стандартизация и валидация для обеспечения надежности
Разработка AIdentifyAGE опирается на проверенные временем методики, такие как метод Демиржяна, признанный стандарт в оценке стоматологического возраста. Для обеспечения максимальной согласованности и исключения неоднозначности, система использует унифицированные системы стоматологической номенклатуры, в частности UNS и FDI Notation. Такой подход позволяет структурировать данные о зубах и обеспечить их сопоставимость между различными исследованиями и экспертами, что критически важно для повышения точности и надежности автоматизированной оценки возраста по рентгеновским снимкам зубов.
Онтология AIdentifyAGE моделирует стадии развития зубов, что обеспечивает обоснованность предсказаний искусственного интеллекта на основе признанных биологических маркеров. Этот подход позволяет учитывать индивидуальные особенности формирования зубов, такие как степень завершенности формирования корня и степень износа эмали, что критически важно для точной оценки возраста. Внедрение моделирования стадий развития зубов не только повышает надежность предсказаний, но и предоставляет возможность для более детального анализа и интерпретации данных, позволяя исследователям лучше понимать факторы, влияющие на процесс формирования зубов и их связь с возрастом. Такая интеграция биологически обоснованных маркеров является ключевым аспектом повышения доверия к системе AIdentifyAGE в контексте судебно-медицинской экспертизы.
Онтология AIdentifyAGE представляет собой тщательно структурированное представление процесса судебно-стоматологической оценки возраста, включающее 97 объектных и 56 свойств данных. Эта детализация позволяет не только стандартизировать описание различных аспектов развития зубов, но и обеспечить возможность точного и однозначного представления информации, необходимой для работы алгоритмов искусственного интеллекта. Объектные свойства описывают взаимосвязи между различными элементами, такими как зубы и стадии развития, в то время как свойства данных содержат конкретные характеристики, например, степень износа эмали или наличие определенных анатомических особенностей. Такая богатая и формализованная структура данных является ключевым фактором для повышения надежности и воспроизводимости оценок возраста, предоставляемых системой.
Будущее судебной стоматологии
Платформа AIdentifyAGE, разработанная на основе онтологии для биомедицинских исследований и использующая ML-Schema Ontology, представляет собой масштабируемое и адаптируемое решение для оценки возраста по стоматологическим данным. Эта архитектура позволяет легко интегрировать новые модели искусственного интеллекта и разнообразные источники данных, обеспечивая непрерывное повышение точности и эффективности анализа. Благодаря своей гибкости, AIdentifyAGE способна оперативно реагировать на новые научные открытия и технологические достижения в области судебно-медицинской стоматологии, делая её ценным инструментом для экспертов, работающих с идентификацией личности и установлением возраста.
Разработанная платформа обеспечивает гибкую интеграцию новых моделей искусственного интеллекта и разнообразных источников данных, что позволяет непрерывно повышать точность и эффективность оценки возраста по зубам в рамках судебно-медицинской экспертизы. Внедрение передовых алгоритмов машинного обучения и расширение базы данных, включающей различные этнические группы и демографические показатели, способствует снижению погрешностей и повышению надежности получаемых результатов. Такая адаптивность критически важна, поскольку методы оценки возраста постоянно совершенствуются, а доступ к более полным и разнообразным данным позволяет учитывать индивидуальные особенности каждого конкретного случая, значительно улучшая качество судебно-медицинских заключений.
Система AIdentifyAGE представляет собой исчерпывающую базу знаний для оценки возраста по состоянию зубов, основанную на 316 семантических аннотациях. Эти аннотации охватывают 70 классов терминов, 28 объектных свойств и 58 свойств данных, что обеспечивает глубокую взаимосвязь между различными аспектами стоматологического анализа и возрастными изменениями. Благодаря такому структурированному подходу, система способна эффективно обрабатывать и интерпретировать сложные данные, предоставляя надежную основу для судебно-медицинских исследований и точного определения возраста человека по состоянию его зубов. Такая детализация позволяет не только повысить точность оценок, но и адаптировать систему к новым данным и моделям искусственного интеллекта, расширяя ее возможности и обеспечивая долгосрочную актуальность в области судебной стоматологии.
Работа, представленная в статье, демонстрирует стремление к формализации и структурированию процесса оценки возраста по зубам, что находит отклик в словах Тима Бернерса-Ли: «Данные должны быть свободны и открыты, чтобы каждый мог их использовать и улучшать». Создание онтологии AIdentifyAGE позволяет не только объединить ручные и AI-методы, но и обеспечить прозрачность и совместимость данных, что критически важно в контексте юридической экспертизы. Подобный подход к представлению знаний, как и математическая чистота кода, позволяет избежать двусмысленностей и повысить надежность принимаемых решений. Формализация workflow оценки возраста, как и любой корректный алгоритм, должна быть доказуема, а не полагаться на случайные совпадения при тестировании.
Куда двигаться дальше?
Представленная онтология AIdentifyAGE, хотя и представляет собой значимый шаг к формализации оценки возраста по зубам, не решает фундаментальную проблему: неопределенность, присущую любой биологической оценке. Строго говоря, любое решение об определении возраста остается вероятностным, а не детерминированным. Будущие исследования должны быть направлены на явное моделирование этой неопределенности, возможно, с использованием байесовских сетей или других вероятностных моделей, интегрированных непосредственно в структуру онтологии. Необходимо также исследовать возможности автоматической проверки непротиворечивости онтологических утверждений, чтобы избежать логических ошибок в процессе принятия решений.
Следующим этапом представляется разработка формального языка запросов, позволяющего извлекать из онтологии не только факты, но и обоснования, лежащие в основе конкретных оценок возраста. Это потребует не просто хранения данных, но и явного представления правил вывода и логических связей. Более того, следует обратить внимание на масштабируемость онтологии: включение новых методов оценки, новых типов зубов или новых популяций требует сохранения логической согласованности и вычислительной эффективности.
Наконец, необходимо признать, что любая формализация — это упрощение реальности. Онтология, как и любая другая модель, не может учесть все нюансы биологической изменчивости. Поэтому будущие исследования должны быть направлены на разработку методов оценки влияния упрощений, внесенных онтологией, на точность и надежность оценок возраста, чтобы избежать ложной уверенности в результатах.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16714.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
2026-02-22 14:18