法医学杂志

法医学杂志 ›› 2020, Vol. 36 ›› Issue (1): 86-90.DOI: 10.12116/j.issn.1004-5619.2020.01.017

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大数据与人工智能：死后间隔时间推断的新视野

邹熠1， 庄冲2， 方琦3， 李飞3   

  1. 1. 浙江大学医学院附属第二医院病理科，浙江 杭州 310000； 2. 福州市公安局刑事侦查支队技术处，福建 福州 350000； 3. 浙江大学昆虫科学研究所，浙江 杭州 310000
  • 发布日期:2020-02-25 出版日期:2020-02-28
  • 通讯作者: 方琦，男，博士，副教授，硕士研究生导师，主要从事法医昆虫学及昆虫免疫学研究；E-mail：fangqi@zju.edu.cn
  • 作者简介:邹熠（1986—），男，主治医师，博士研究生，主要从事法医病理学及临床病理学研究；E-mail：yizou@zju.edu.cn
  • 基金资助:
    浙江省自然科学基金面上资助项目（LY18C140001）

Big Data and Artificial Intelligence： New Insight into the Estimation of Postmortem Interval

ZOU Yi1, ZHUANG Chong2, FANG Qi3, LI Fei3   

  1. 1. Department of Pathology, Second Affiliated Hospital of Zhejiang University, School of Medicine, Hangzhou 310000, China; 2. Criminal Investigation Department, Fuzhou Police Office, Fuzhou 350000, China; 3. Institute of Insect Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310000, China）
  • Online:2020-02-25 Published:2020-02-28

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摘要： 死后间隔时间（postmortem interval，PMI）推断是法医学实践的核心问题之一。尸体腐败过程可产生大量时间依赖性参数，而现有的任一传统PMI推断方法均无法实现对此类多维度数据全面有效的分析和利用。作为近年来快速发展的信息技术，人工智能（artificial intelligence，AI）在大数据处理方面具有综合、高效、自动化的显著优势，部分学者已将其引入PMI推断研究，展现了其明显优于传统方法的准确性和发展前景。本文将对大数据及AI在PMI推断中应用的意义、模式及研究成果进行综述，并对后续研究提出建议与展望。

关键词: 法医病理学, 人工智能, 死亡时间推断, 综述

Abstract: The estimation of postmortem interval （PMI） is a core issue in forensic practice. A large amount of time-dependent data can be produced in the decomposition process of a body, however, such multidimensional data cannot be comprehensively and effectively analyzed and utilized by any existing conventional PMI estimation method. As a rapidly developing information technology, artificial intelligence （AI） has significant advantages in big data processing, due to it’s comprehensiveness, efficiency and automation. Some scholars have already applied it to researches on the estimation of PMI, showing it’s significant advantages in terms of accuracy and development prospect. This article reviews the significance, mode and progress of application of AI in PMI estimation and provides some suggestions and prospects for future study.

Key words: forensic pathology, artificial intelligence, determination of postmortem interval, review