Ветеринария в России и мире сталкивается с «цифровым разрывом»: тогда как в человеческой медицине искусственный интеллект уже помогает анализировать снимки и прогнозировать осложнения, диагностика у животных нередко зависит только от опыта врача и наличия дорогого оборудования. В питомниках и приютах, где много собак на ограниченной площади, ошибка в диагнозе может привести к вспышке инфекции и массовой гибели животных.
Учёные Пермского Политеха разработали первую в России автоматическую систему распознавания болезней у собак, которая должна помогать ветеринару быстро и более точно определять диагноз. Работа опубликована в журнале «Аграрный вестник Верхневолжья».
Исследователи сначала систематизировали данные о наиболее распространённых заболеваниях и представили их в виде иерархического дерева. В его «ствол» вошли крупные группы болезней, например инфекционные или связанные с нарушением работы органов. От них отходят «ветви» — более узкие категории, такие как вирусные или бактериальные инфекции, а на «концах» расположены конкретные диагнозы и штаммы. Каждому элементу этого дерева присвоили уникальный цифровой код, переведя медицинские знания в формализованный вид.
На основе такой базы учёные построили математическую модель диагностического процесса. Она описывает, как система по шагам переходит от общего подозрения (например, «есть инфекция») к максимально точному варианту («определённый штамм коронавируса») в зависимости от вводимых симптомов. Все возможные переходы и решения зафиксировали в специальных таблицах, легших в основу будущего диагностического «навигатора».
Далее в специальной среде моделирования создали и протестировали прототип системы. По данным Пермского Политеха, его проверили на примере цепочки «инфекция → вирусная инфекция → коронавирус → штамм CoV NTU336/F/2008». На основе введённых симптомов прототип корректно прошёл все этапы и выдал подтверждение диагноза, что позволило убедиться в правильной реализации алгоритма.
Учёные также подготовили для ветеринаров «инструкцию», где каждому симптому собаки или результату анализа соответствует короткий цифровой код. Врачу нужно выбрать ключевые признаки, найти их коды и ввести в систему. Она самостоятельно обработает данные, «пройдёт» по всем ветвям дерева и предложит итоговый диагноз.
Разработку позиционируют как отечественную альтернативу зарубежным решениям. По словам авторов, её ценность в прозрачности и контролируемости: система не конкурирует со сложными моделями искусственного интеллекта и экспресс-тестами, а служит инструментом поддержки решений в типичных случаях и обучающим тренажёром для студентов. Следующим шагом станут клинические испытания на реальных животных. Теоретически подход можно адаптировать и к другим видам, если аналогично формализовать классификацию их болезней, сообщает naked-science.ru.
Читайте также: