瑞典林雪平大学对人工智能助力死亡时间推算

人工智能为死亡时间推算带来革命性突破：助力刑侦调查更精准

在谋杀案调查等司法实践中，准确推断死亡时间往往成为破案的关键。瑞典研究人员开发出一种创新的人工智能模型，通过分析尸体血液中的代谢物变化，可将死亡时间推算精确至一天以内，这一成果为法医学带来了革命性进展。

这项由林雪平大学与瑞典国家法医委员会联合开展的研究，利用数千份真实死亡案例的血液样本训练AI模型，相关成果已发表在权威期刊《自然通讯》上。

"死亡是人体最剧烈的生物信号之一，"林雪平大学生物医学工程系的博士后研究员拉斯穆斯·马格努松解释道。作为该研究的负责人，他带领团队开创性地使用人工智能技术来推算死亡时间。

当人体死亡后，一系列生物过程随即启动。器官和组织开始分解，导致血液中的小分子代谢物发生改变。研究发现，这些代谢物会以可预测的方式降解，其变化程度与死亡时间呈显著相关性。

"准确掌握死亡时间对法医调查至关重要，也能为警方办案提供重要线索。比如，他们可以将调查资源集中在死者生前特定时间段的目击证人身上，"林雪平大学法医学教授、瑞典国家法医委员会研究员亨里克·格林指出。

突破传统方法局限

目前法医界推算死亡时间（又称死后间隔时间）的传统方法包括测量尸体温度、观察尸僵程度以及检测眼玻璃体中的钾含量。然而，当死亡超过数天后，这些方法的准确性就会大打折扣。

由隆德大学和瑞典国家法医委员会研究人员共同开发的新方法，运用人工智能技术分析尸检时采集的血液样本中的代谢物。

近十年来，瑞典国家法医委员会已累计收集了超过4.5万份尸检血液样本，构建起全球独一无二的珍贵数据库。这些样本原本主要用于检测药物、毒物等化学物质，但研究人员发现，尸体血液中的代谢物同样蕴含着重要信息。

数据宝库成就突破

在这4.5万份样本中，研究团队选取了4876份已知确切死亡时间的样本用于训练AI模型。

"国家法医委员会的数据宝库为我们提供了无价的研究资源。更重要的是，我们发现只需要几百个样本就能建立有效模型，这意味着即使数据资源有限的实验室也能采用这种方法，"马格努松补充道。

研究团队展示，他们的新模型可以将从死亡到尸检的时间推算精确到一天左右，即使对死亡时间长达13天的案例也是如此。这比现有方法有了显著提升。

林雪平大学生物医学工程系系统生物学讲师埃林·尼曼坦言，这是一项高风险研究，最初并未预期会取得如此成功。"我们知道许多外部因素都会影响尸体分解过程，因此当发现代谢物信号在预测死后间隔时间方面如此强烈时，我们都感到惊讶。目前的数据集只记录了死亡日期，我们还不掌握具体的死亡时间。"

展望未来：精度再提升

因此，研究团队的下一步计划是构建一个包含更精确死亡时间信息的数据集，用于训练模型，以期获得更可靠的死后间隔时间估算，甚至能够判断死亡发生在一天中的哪个时段。

"法医评估往往如同拼图游戏，需要综合分析各项线索。这个新工具使我们能够更准确地判断死亡时间，即使死亡已经过去很久，这在复杂案件的调查中尤为重要。我们正在开发更精确的模型，"瑞典国家法医委员会法医病理学家兼研究员卡尔·索德伯格表示。

这项研究主要获得了瑞典研究委员会、Forska utan djurförsök（无动物实验研究）基金会以及隆德大学与瑞典国家法医委员会联合设立的法医学战略研究领域的资助。