法医学中的人工智能应用
Ahmed Alaa El-Din, E. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FORENSIC SCIENCE : INVASION OR REVOLUTION?. Egyptian Society of Clinical Toxicology Journal, 2022; 10(2): 20-32. doi: 10.21608/esctj.2022.158178.1012
人工智能（AI）是一门涉及模仿人类行为和思维过程的计算机科学分支，它可以处理大量复杂的数据，从而为法医科学提供有用的技术和工具。
刑事调查：
现场重建：人工智能可以根据现场的物证，如尸体或玻璃碎片等，生成三到四个动画视频，模拟可能发生的犯罪情景，辅助法医专家进行分析。
DNA证据：人工智能可以利用概率基因分型技术，从混合样本中分离和识别个体的DNA，并计算其与犯罪现场的关联程度。人工智能还可以利用大数据和神经网络技术，分析DNA样本中的微量信息，如触摸DNA、年龄、性别、种族等。
法医牙科学：人工智能主要用于通过牙齿和颌骨来识别未知个体的身份，或者从牙齿数据中重建面部特征。人工神经网络可以提高性别判定的准确性和速度，并减少人为偏差。
三维面部重建：人工智能可以根据未知个体的颅骨遗骸，重建其面部外貌，提供其身份线索。人工神经网络可以模拟人类大脑对面部特征的识别过程，并考虑年龄、性别、种族等因素。
指纹：人工智能可以利用质谱成像技术，根据指纹中的化学成分和结构，判断个体的性别、种族和年龄。梯度提升树机器学习模型可以对标准样本进行分类，直到系统能够识别未知样本并提供个人信息。
死亡时间：人工智能可以利用血液中的标志物，如乳酸脱氢酶、天冬氨酸转氨酶、胆固醇等，以及血液的pH值，来估计死亡时间。数据处理是理解数据和数据库分析来评估死亡时间的主要方法。
法医弹道学：人工智能可以在法医弹道学和枪声检测中利用自动弹道识别系统和数学模型，分析枪支、子弹和弹壳等物证，确定枪击事件的相关参数，如枪支数量、射击时间、子弹类型等。
毒理学和药物分析：人工智能可以利用化学数据库，扩大搜索范围，与数百万种化合物进行链接，从而识别出刑事法医样品中的麻醉药物、滥用药物及其代谢物。自动化的化学分析技术可以确定物质及其定性和定量组成，提供大量的信息，这些信息可以通过人工智能的工具进行计算、解决化学方程和理论、预测反应产物、发展统计方法分析化学数据、帮助分析化合物和光谱。
数据获取和恢复：数字取证的早期阶段之一是将数字证据转换为人类可读的形式（提取）。这包括从已知的文件系统和文件类型中提取信息，以及恢复删除的数据。在文件系统中删除的文件可能可以确定性地恢复，如果一些元数据仍然存在。人工神经网络可以在不需要人工干预的情况下，内部分析文件，并只显示与专家相关的内容。
网络取证：网络取证涉及从数字设备中恢复证据。人工智能可以进行元数据的元分析，将它们从多个来源汇集起来，简化复杂的数据。人工智能以更简单和易于理解的格式，在短时间内显示数据。
模式识别：模式识别技术涉及将抽象对象（例如对物理对象进行的测量）分为类别。法医科学的一个关键方面是在大数据集中检测不同形式的模式。模式识别依赖于可靠的证据和概率思维。人工智能可以更有效地识别复杂数据中的这些模式。这可能包括图像模式的识别，其中算法试图识别图像或个体的不同部分，字母中的模式，如电子邮件或声音记录中的模式。模式识别技术将尝试适应所有可能的数据类型，以获得高度的性能。这在现实中很难做到。因此，采用机器学习或人工智能技术，具有减少假阳性或假阴性的程度的优点。
提供法律解决方案：法医报告为司法系统提供了分析事实的统计工具。人工智能可以为法律界提供快速决策，当需要更复杂和广泛的信息数据库时。人工智能可以以图形结构显示事件，这些结构可以用来表达场景，并支持概率推理。人工智能还可以给出模拟模型，这将有助于增强律师和法官的判断。
原文连接：https://doi.org/10.21608/esctj.2022.158178.1012
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