Пермский Политех представил цифровую систему диагностики заболеваний собак

В российской ветеринарной практике появилась новая цифровая разработка: учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета создали автоматическую систему, которая помогает распознавать заболевания у собак на основе формализованной логики диагностики. Разработка нацелена на решение проблемы «цифрового разрыва» между человеческой медициной и ветеринарией, где точность постановки диагноза по-прежнему во многом зависит от опыта ветеринарного врача и доступности оборудования. Это особенно критично для приютов, питомников и региональных клиник, где задержка с диагностикой может привести к вспышкам инфекций. Результаты работы опубликованы в журнале «Аграрный вестник Верхневолжья», о проекте также сообщили пресс-служба вуза и федеральные СМИ.

По словам разработчиков, целью проекта было создание простого и прозрачного инструмента, который помогает ветеринарному врачу пошагово переходить от оценки общих симптомов к конкретному диагнозу без использования «чёрных ящиков» искусственного интеллекта и без привязки к узкоспециализированным экспресс-тестам. Исследователи ставили задачу формализовать саму логику диагностики заболеваний собак и перевести её в технически реализуемый формат.

В основе системы лежит классификация наиболее распространённых болезней собак, представленная в виде иерархического дерева. Его верхний уровень составляют крупные группы заболеваний — инфекционные и неинфекционные, далее следуют более узкие категории (например, вирусные или бактериальные инфекции), а на конечных уровнях располагаются конкретные диагнозы и их разновидности. Каждому элементу этой структуры присвоен уникальный цифровой код, что позволило перевести ветеринарные знания в математическую модель.

На базе полученной классификации исследователи разработали модель диагностического процесса, описывающую последовательный переход от общего подозрения к точному диагнозу в зависимости от вводимых симптомов. Логика всех возможных переходов была зафиксирована в таблицах и реализована в виде виртуального прототипа. Для проверки работоспособности системы её протестировали на модельном примере диагностики вирусной инфекции: система корректно прошла всю цепочку от общего класса «инфекция» до определения конкретного штамма коронавируса и выдала подтверждение диагноза.

Отдельным элементом разработки стала «инструкция» для практикующих ветеринарных врачей. Каждому симптому животного — температуре, кашлю, результатам анализов и другим признакам — соответствует короткий цифровой код. Врач вводит набор кодов, после чего система автоматически анализирует данные и проводит их через все ветви диагностического дерева, предлагая итоговый диагноз. По словам авторов, такой подход снижает риск пропуска ключевого симптома и упрощает работу специалистов широкого профиля и начинающих врачей.

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

Разработчики подчёркивают, что система не предназначена для замены лабораторной диагностики или сложных ИИ-решений. Её ключевое преимущество — прозрачность: ветеринарный специалист видит всю логику переходов и понимает, почему система пришла к конкретному выводу. По мнению исследователей, инструмент может использоваться как в практической работе — для поддержки принятия решений в типовых клинических ситуациях, так и в образовательных целях, в качестве тренажёра для студентов.

Следующим этапом проекта станут клинические испытания системы на реальных животных. Авторы отмечают, что предложенный подход не ограничивается только собаками: при наличии аналогичных формализованных классификаций его можно адаптировать для диагностики заболеваний у других видов животных, включая сельскохозяйственных и экзотических. Это, по мнению исследователей, открывает возможности для более широкого внедрения технологии в ветеринарную практику.

Источник: naked-science.ru