A Kalifornia és az Iowa Egyetem kutatói arra képeztek ki egy galambrajt, hogy emberi szövetmintákról készült fotók közül válasszák ki azokat, amelyek rákos elváltozást mutatnak. Egyesével a madarak teljesítménye elmaradt a szakképzett orvosokétól, ám rajban hasonló pontosságra voltak képesek, olvasható a PLOS ONE tudományos szaklapban közzétett tanulmányban.
A daganatos betegség diagnózisa ugyanis gyakran kezdődik szemrevételezéssel: a mammográfiás felvételen látható folt indokolja-e a biopsziát? És a szövetminták mutatta elváltozás vajon jó- vagy rosszindulatú?
A szakorvosok kiképzése idő- és költségigényes, a számítógépek pedig egyelőre nem tudják felvenni a versenyt az emberrel ezen a téren. Az amerikai kutatók az iránt érdeklődtek, lehetséges-e valamilyen áthidaló megoldást találni a feladatra.
A galamb látása egészen elképesztő: míg az emberi szemben a csapnak nevezett receptorok három alapszínt (kék, zöld, piros-sárga) érzékelnek, addig
a galamb szeme ötfélét, közte az ultraibolya fényt is.
Míg mi a különféle kutatások és becslések szerint legfeljebb tízmillió színárnyalatot vagyunk képesek megkülönböztetni, addig a galamb akár tízmilliárdot.
Ráadásul a galamb agya másképp működik: nem egészíti ki a látott képen lévő hézagokat automatikusan, mint az emberé, hanem a madár valóban látja a hiányzó részeket, egyfajta mintázatként. De a kiképzés alapos tervezést igényelt, nehogy a kutatásvezető önkéntelenül is befolyásolja a madarat tanulás közben.
A 19. század végén német szenzáció volt Okos Hans, a csodaló, aki bonyolult matematikai feladatok elvégzésére volt képes, patadobbantással jelezve a helyes választ. Később azonban kiderült, hogy Hans a gondozója nem szándékos jelzéseit, reakcióit észlelte, így következtette ki a "megoldást".
Galambok a parti őrség szolgálatában
A robotpilóták előtti időkben a kutatóhelikopterek legénysége számára rendkívül megterhelő volt egyszerre vezetni a helikoptert és keresni a vízen lebegő mentőcsónakot vagy más maradványokat. Az 1970-es években a Pentagon szakemberei javasolták, hogy érdemes volna galambokkal próbát tenni, hiszen könnyen alkalmazkodnak, gyorsan tanulnak, és átlag tíz évig élnek.
A vizsgálatba beválogatott 16 galambot naponta tréningezték: ehhez egy olyan dobozba helyezték őket, amelynek egyik fala érintőképernyő volt. A galambok a tréning közben nem látták a gondozókat.
A képernyőn egymás után villantak fel mellrákos betegek szövetmintáit ábrázoló mikroszkopikus felvételek, alattuk sárga, illetve kék gombbal. Amikor a madár helyes döntést hozott, jutalomfalatot kapott a számítógéptől. Helytelen válasz esetén nem kapott semmit, megjelent a következő felvétel.
A számítógép nemcsak a jó- és rosszindulatú daganatokra utaló képeket váltogatta véletlenszerűen, hanem azt is, hogy a tumorfotók alatt sárga vagy kék gomb látható-e. Ennek az volt a célja, hogy önmagában a szín ne jelentsen ráutalást.
Azt megelőzendő, hogy
a madarak nehogy pusztán memorizálják, hanem valóban értékeljék a képeket,
néha ugyanazokat a szövetmintákat eltérő nagyításban és színben is eléjük vetítették.
A galambok néhány órás kiképzés után már a véletlennél jobb eredménnyel voltak képesek megkülönböztetni a daganatos és az egészséges szövetmintákat. Egy hónap elteltével pontosságuk 80 százalékra emelkedett, ami ugyan jó, de meg sem közelíti a szakorvosok képességét.
Rajban azonban 99 százalékra ugrott a galambok pontossága:
vagyis ha ugyanazt a képet több madárnak is megmutatták, majd összesítve értékelték a "válaszukat", akkor az emberrel nagyjából megegyező arányban ismerték fel a daganatos képeket. Ez sokkal jobb, mint a számítógépek eredménye.
Akármilyen kiválóan végeztek is a galambok, szóba sem jöhet, hogy az egészségügyben bevessék őket, szögezték le a kutatók. Már csak azért sem, mert az átlagtól eltérő színű képek bizony megzavarhatják őket, illetve a kicsit is rosszindulatúnak látszó jóindulatú tumorok láttán is olykor hamis riasztást adtak. A kutatók kellemesen meglepődtek a galambok találati arányán, de szerintük is inkább a számítógépes diagnosztika a jövő.