Учёные создали технологию распознавания болезней у собак
Анна Сальникова
Учёные Пермского Политеха разработали первую в России автоматическую систему, которая помогает ветеринарам точно распознавать болезни у собак. Поводом для создания технологии стал серьёзный разрыв между возможностями цифровой медицины для людей и ограниченными инструментами ветеринарии. В приютах и питомниках, где инфекции распространяются особенно быстро, ошибка в диагнозе может привести к вспышке болезни и гибели животных.
Одной из основных проблем остаётся то, что качество диагностики зависит от опыта врача и наличия оборудования, которое есть далеко не в каждой клинике, особенно в регионах. Инфекционные и неинфекционные заболевания собак образуют сложную классификацию, и молодым специалистам бывает трудно быстро определить точный диагноз — пропущенный симптом способен привести к неправильному лечению.
Чтобы решить эту задачу, исследователи создали систему, работающую как навигационный алгоритм. Они структурировали самые распространённые болезни в виде иерархического дерева: от крупных групп вроде инфекций к более узким категориям и конкретным диагнозам. Каждому элементу присвоили цифровой код, переведя медицинскую информацию в технический формат.
На основе этой структуры разработали математическую модель, описывающую логику переходов от общих подозрений — например, «есть инфекция» — к точному диагнозу, включая конкретный штамм вируса. Все переходы зафиксировали в таблицах, а затем собрали виртуальный прототип системы. Его проверили на примере поиска коронавирусного штамма у собак: программа по введённым симптомам прошла всю цепочку и верно определила конечный диагноз.
Учёные также составили инструкцию для ветеринаров, где каждому симптому — температуре, кашлю, результату анализа — соответствует короткий цифровой код. Врач вводит коды в систему, и та последовательно проходит по всем возможным вариантам, предлагая итоговый диагноз.
Разработчики подчёркивают, что система не конкурирует со сложными ИИ-моделями и не заменяет экспресс-тесты. Её ценность — в простоте, прозрачности и полной управляемости. Она подходит как для помощи врачам в типовых ситуациях, так и для обучения студентов, показывая логику диагностического процесса.
Следующий шаг — клинические испытания на реальных пациентах. Принцип работы позволяет адаптировать систему и для других видов животных, если построить аналогичное дерево заболеваний. Это открывает перспективы для применения технологии в разных областях ветеринарии.
Источник: Naked Science
Рекомендуем также:
