Выявить отклонения

Обнаружение отклонений.
Interfax-Russia. ru - В Новосибирске создана нейронная сеть для диагностики заболеваний лошадей и мониторинга их состояния. Современные технологии также используются для распознавания синдрома дефицита внимания у собак.Специалисты исследовательской компании EMBLE (резидент технопарка новосибирского Академпарка) совместно с учеными Новосибирского государственного сельскохозяйственного университета (НГАУ) диагностировали заболевания у лошадей на основе технологии искусственного интеллекта и Была разработана ветеринарная система мониторинга. . Система анализирует видео с камер, установленных в стойлах (стойла в одной конюшне - ИФ), и обнаруживает отклонения в поведении лошади (что бывает наоборот - перевозбуждение, депрессия, отказ от еды или сна, неестественная поза, копание в земле и т.д.) и уведомляет владельца и ветеринара, - говорит глава компании. Алексей Ильков, глава компании, сообщил Interfax-Russia.ru. Нейронная сеть также постоянно отслеживает физиологические параметры животного (активность, время сна, потребление пищи, воды, мочеиспускание и дефекация). Система дополняет, но не заменяет людей. Его задача - анализировать данные и выявлять внешние признаки заболевания на ранней стадии, чтобы ветеринары могли быстрее поставить диагноз. В любом случае, окончательное решение принимает врач. человек", - сказал Ильков. Фото предоставлено Алексеем Ильковым, президентом компании EMBLE По словам президента исследовательской компании, на разработку нейронной сети у специалистов ушел год Над проектом работали восемь ветеринаров. В общей сложности эксперты потратили более 1 200 часов на анализ видеозаписей поведения лошадей и сбор данных.Екатерина Глущенко, кандидат ветеринарных наук, доцент кафедры хирургии и внутренних болезней незаразных болезней НГАУ, руководила исследованием.По словам г-на Иркова, в ходе исследования были получены следующие результаты В настоящее время система установлена на одной из московских конюшен. Есть сходство в развитии, но акцент делается на контроле процесса на предприятии (ферме), а не на диагностике болезней животных. В то же время ветеринарам может потребоваться несколько часов, чтобы спасти больную лошадь. Часто первые симптомы (болезни - ИФ) появляются вечером или ночью, когда рядом с животным нет никого, особенно ветеринарного специалиста. В то же время, некоторые заболевания требуют быстрой диагностики и срочной первой помощи." Interfax-Russia.ru пояснил. Екатерина Глущенко. по этой причине, по мнению экспертов.
Необходима объективная информация о поведении животного. Именно на эти данные опираются ветеринары при постановке диагноза и определении дальнейших поведенческих алгоритмов. Поведение животного является важным критерием для оценки его состояния. Естественно, что при наличии патологических процессов она значительно изменяется. Помимо прочего, изменения физиологических показателей также оцениваются системами мониторинга", - пояснил эксперт. Как сказал Алексей Ильков, Турция, Объединенные Арабские Эмираты, Саудовская Аравия, Оман и Йемен уже заинтересованы в этой технологии. Покупателям доступна веб-версия системы, позволяющая отслеживать состояние лошади с помощью компьютера и смартфона. Мы продолжим расширять возможности системы и этим летом начнем исследования по мониторингу поведения скота и диагностике заболеваний", - добавил г-н Ирков. Ранее ученые из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета (СПбГЭТУ) В. И. Анд. Ульянов (Ленин). Вместе с коллегами из Хайфского университета (Израиль) и Университета Ньюкасла (Великобритания) они разработали систему определения тяжести синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) у собак на основе анализа их поведения. Мы придумали новый способ классификации гиперактивного состояния собаки на основе видеоанализа. Наша модель машинного обучения может не только выявить СДВГ, но и определить степень его проявления с высокой точностью. Это важно для более эффективного лечения СДВГ. Руководитель проекта, доцент кафедры автоматизации и процессов управления Санкт-Петербургского электротехнического университета "ЛЭТИ" Дмитрий Каплун, заявил. Для обучения нейронной сети ученые использовали видеозаписи из ветеринарной клиники, на которых были зафиксированы действия собак с СДВГ. Эксперимент проходил в комнате, специально размеченной в соответствии с системой координат. Благодаря этому траектории движения собаки в различных ситуациях выстраивались автоматически. На основе собранной статистики искусственный интеллект выявил закономерности и сделал выводы о степени гиперактивности животных. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Animals. Наше решение может быть использовано в активно развивающейся телемедицине, включая ветеринарную медицину. Основная задача разработанной здесь системы - дать возможность врачам быстрее и точнее диагностировать степень СДВГ.
Точность нашей модели в определении тяжести синдрома составляет около 81%. В настоящее время ученые работают над тем, чтобы повысить точность диагностики состояния СДВГ и выявлять его симптомы на более ранних стадиях. В будущем, как надеются эксперты . использовать полученный опыт для лечения людей с . Синдром дефицита внимания и СДВГ - это психические расстройства, которые могут проявляться как у людей, так и у животных с самого раннего возраста. Симптомы синдрома, в зависимости от их выраженности, обычно включают трудности с концентрацией внимания и распознаванием информации. Сегодня СДВГ поддается лечению, а во многих странах мира СДВГ вообще не считается болезнью.
Колумнист Наталья Пономарева.