Британские учёные применили ИИ для оценки шансов восстановления собак после паралича

Острая протрузия межпозвоночного диска остаётся одной из главных причин паралича у собак. Для владельцев и ветеринарных специалистов особенно важно заранее понимать, какие пациенты смогут восстановить подвижность после операции, ведь хирургическое вмешательство связано с рисками и значительными затратами.

Исследователи из Великобритании протестировали новый подход — использование машинного обучения и количественного анализа данных компьютерной томографии (радиомики) для прогнозирования восстановления функций у парализованных собак после декомпрессивной хирургии.

В работу  вошли данные, полученные при исследовании 214 собак с острым параличом задних конечностей по причине межпозвоночной грыжи. Традиционно основным прогностическим критерием служит наличие или отсутствие глубокой болевой чувствительности, однако этот показатель далеко не всегда позволяет точно оценить шансы на выздоровление.

Учёные построили модель на основании более чем 200 параметров, полученных из КТ-снимков и результатов изучения неврологического статуса животных.  Согласно полученным данным, алгоритм продемонстрировал высокую точность (86,1%) и чувствительность (82,4%), превзойдя традиционный метод оценки по глубокой болевой чувствительности (69,8%). Особенно ценно, что модель смогла выявить тех пациентов, у которых прогноз был положительным, что критически важно при принятии решения об операции.

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

По словам авторов, такие технологии могут стать вспомогательным инструментом для ветеринарных нейрохирургов, помогая точнее информировать владельцев о прогнозах и вырабатывать стратегию лечения. Для практического применения метод ещё нуждается в автоматизации обработки данных и внешней валидации, однако исследование стало первым шагом к интеграции радиомики и ИИ в рутинную ветеринарную практику.

Источник: onlinelibrary.wiley.com