Искусственный интеллект научился выявлять хромоту у собак по походке

Хромота у собак далеко не всегда выглядит очевидно. Владельцы могут месяцами списывать изменения в движениях на возраст, характер или усталость, а некоторые нарушения остаются незаметными даже при осмотре. Исследователи из Кембриджского университета решили проверить, сможет ли искусственный интеллект (ИИ) находить признаки хромоты по данным анализа походки раньше и объективнее, чем человека.

Авторы использовали данные от почти 300 собак разных пород, размеров и возраста. Животные проходили исследование на специальной беговой дорожке с датчиками давления, которые фиксировали десятки параметров движения — длину шага, распределение нагрузки, время опоры на конечности и другие характеристики. В выборку вошли как клинически здоровые собаки, так и пациенты с ортопедическими и неврологическими заболеваниями.

На основе этих данных исследователи обучили несколько моделей ИИ распознавать нарушения походки. Затем алгоритмы проверили на животных, которых система ранее не видела. Лучшие результаты показала модель, анализировавшая показатели собак во время шага. Она правильно определила все случаи клинически выраженной хромоты в тестовой группе.

Подпишитесь прямо сейчас на наш телеграм-канал, чтобы следить за ветеринарными новостями.

Особый интерес представляли так называемые субклинические случаи — ситуации, когда собака внешне выглядит здоровой, но нарушения уже начинают развиваться. Такие изменения особенно важны для племенных животных и пород с наследственной предрасположенностью к заболеваниям опорно-двигательного аппарата. Одна из моделей смогла выявить часть таких скрытых случаев, хотя авторы подчёркивают, что до полноценного скринингового инструмента технологии пока далеко.

Исследование показало ещё одну интересную особенность. Различные виды хромоты оставляют собственные «цифровые следы» в параметрах походки. По мнению авторов, в будущем это может помочь не только обнаруживать проблему, но и предполагать её локализацию — например, отличать поражение грудной конечности от нарушений в тазовой или неврологической патологии.

Авторы подчёркивают, что работа носит характер исследования-концепции. Алгоритмы обучались на относительно небольшой выборке, а для внедрения технологии в клиническую практику потребуются более крупные базы данных и дополнительная проверка точности моделей. Тем не менее результаты показывают, что машинное обучение может стать полезным помощником при оценке походки собак и поиске ранних признаков хромоты.

Источник: sciencedirect.com