人工智能和死亡的识别:一个叙事审查与法律医学科学中的含义叙事审查

科学领域:

• 法医人类学 法医人类学
• 计算生物学 计算生物学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 在大规模灾难,战争罪行和法医检查中,准确识别死者至关重要.
• 法医人类学家建立生物概况 (性别,年龄,身材,生物地理亲和力,DNA),以帮助识别.
• 传统方法可能耗时,需要更高效的方法.

研究的目的:

• 探索人工智能 (AI) 工具的应用,用于预测身份不明人的生物资料的关键参数.
• 评估人工智能,机器学习和深度学习算法在法医案例和灾难受害者识别 (DVI) 中的潜力.
• 突出人工智能和人类学方法的融合,以改善识别过程.

主要方法:

• 在主要的科学数据库 (PubMed,Scopus,Web of Science,ScienceDirect) 进行了全面的文献搜索.
• 搜索的重点是利用人工智能,机器学习和深度学习在法医背景下进行生物概况估计的研究.
• 对现有研究进行分析,以综合AI在DVI和法医案例工作中的有效性.

主要成果:

• 人工智能工具显示出预测性别,年龄,身材,生物地理亲和力和DNA配置文件的潜力,准确度提高,时间缩短.
• 机器学习和深度学习算法在提高生物概况建立效率方面表现有前途.
• 人工智能的整合比传统的人类学技术有了显著的进步.

结论:

• 人工智能集成代表了法医识别技术的范式转变.
• 人工智能和人类学专业知识的融合可以导致更强大,更有效地识别未知的已故个体.
• 未来的研究应该专注于进一步验证和完善法医科学中的AI应用.