Development and internal validation of single-image pain detection from automated facial coding
Cette étude démontre que la détection cliniquement significative de la douleur est réalisable à partir d'images faciales uniques grâce au codage facial automatisé, atteignant une précision de discrimination allant de passable à bonne (AUC jusqu'à 0,77) sur un ensemble de données harmonisé de 212 participants en identifiant les activations musculaires faciales asymétriques comme prédicteurs clés.