Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые разработали систему распознавания болезней у собак для помощи ветеринарам
Пока человеческая медицина оснащается искусственным интеллектом, ветеринария в России и мире сталкивается с «цифровым разрывом». Точная диагностика в этой области часто упирается в опыт врача и отсутствие дорогого оборудования. В питомниках и приютах, где скученность животных создает угрозу мгновенных вспышек инфекций, ошибка в постановке диагноза может привести к эпидемии и потере животных. Ученые Пермского Политеха создали первую в России автоматическую систему диагностики, которая поможет ветеринару быстро и безошибочно прийти к точному диагнозу.
Медицинская диагностика сегодня немыслима без цифровых решений: искусственный интеллект анализирует рентгеновские снимки и МРТ, а компьютерные системы предсказывают риски осложнений у пациентов. При этом в области ветеринарии аналогичные технологии внедряются не так интенсивно, что напрямую сказывается на повседневной практике.
Обработка анализов, диагностика и доступ к экспертным знаниям зачастую зависят от индивидуальной квалификации врача и наличия дорогостоящего лабораторного оборудования, которое есть не в каждой клинике, особенно в отдаленных регионах или в полевых условиях. Такая ситуация создает серьезные эпидемиологические риски, поскольку опасные инфекции могут долго оставаться нераспознанными, приводя к неконтролируемому распространению среди животных.
Собаки, особенно содержащиеся в питомниках, приютах или на передержке, подвержены широкому спектру заболеваний. Наибольшую опасность представляют инфекционные болезни, вызываемые патогенными микроорганизмами — бактериями, вирусами и грибами. При массовом содержании животных они способны быстро распространяться, создавая угрозу вспышек. Однако классификация болезней собак охватывает также обширный перечень неинфекционных состояний, поражающих различные системы организма: сердечно-сосудистую, пищеварительную, нервную и другие.
Для практикующего ветеринара, особенно молодого специалиста или врача широкого профиля, может быть сложно поставить точный диагноз. Сама сложность и разветвленность классификации болезней собак создает препятствие для быстрого и точного определения. Это важно, поскольку некоторые патогены, такие как коронавирус, имеют множество разновидностей. Но пропущенный симптом или ошибочный выбор между похожими патологиями может привести к неэффективному лечению и ухудшению состояния питомца. Специалисту необходимо оперативно ориентироваться во всех возможных диагнозах, поскольку от скорости и точности определения причины недомогания часто зависит жизнь животного.
Сегодня ветеринарный набор диагностических средств включает несколько типов решений, каждое из которых имеет ограничения. Например, экспресс-тесты предназначены только для обнаружения конкретных антигенов или антител. У них узкая направленность: они дают ответ на четко заданный вопрос, но совершенно бесполезны для диагностики, когда причина недомогания неочевидна. Появляются также первые системы на основе искусственного интеллекта, например, для анализа рентгенограмм. Но, несмотря на перспективность, они часто работают как «черный ящик» — процесс принятия решений в них неочевиден для ветеринара. Кроме того, они требуют для обучения обширные массивы данных, а их внедрение сопряжено с высокой стоимостью.
Ученые Пермского Политеха создали автоматическую систему для распознавания болезней собак. Она работает по принципу навигатора, помогая быстро и без ошибок определить правильный диагноз. Статья опубликована в журнале «Аграрный вестник Верхневолжья».
Исследователи систематизировали информацию о наиболее распространенных болезнях собак, построив ее в виде иерархического дерева. В нем основные группы заболеваний, такие как инфекции или нарушения работы органов, образуют «ствол». От него отходят «ветви» — более узкие категории, например, вирусные или бактериальные инфекции. На концах ветвей находятся конкретные диагнозы и разновидности болезни. При построении дерева каждому элементу присвоили уникальный цифровой код, что позволило перевести медицинские знания на технический язык.
На основе этой структурированной базы данных ученые перешли к созданию математической модели диагностического процесса. Она описывает, как система должна последовательно переходить от общего подозрения на заболевание (например, «есть инфекция») к максимально точному диагнозу (например, «конкретный штамм коронавируса») в зависимости от поступающих данных. Логику всех возможных переходов и решений исследователи зафиксировали в специальных таблицах, которые стали основой будущей системы.
Завершающим этапом стало виртуальное создание и тестирование прототипа системы. Ученые использовали специальную среду моделирования, чтобы на основе полученных логических уравнений собрать схему для диагностики.
— Мы проверили работу системы на примере поиска конкретной болезни и тестировали последовательность «инфекция → вирусная инфекция → коронавирус → штамм CoV NTU336/F/2008». В итоге на основе введенных симптомов она правильно прошла все шаги и в конце зажгла сигнал подтверждения диагноза. Так мы проверяли, правильно ли реализует задуманный алгоритм. То есть корректно ли система понимает вводимые значения, переключается с одного шага на другой и доходит ли ровно до той конечной точки, до которой должна дойти. Весь процесс мы отслеживали в специальной программе, которая показывала, что система работает без сбоев и может быть использована для диагностики заболеваний, — отметил Сергей Костарев, доктор технических наук, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы».
Главным результатом стало то, что ученые доказали возможность создания и применения подобной системы для распознавания различных болезней. Дополнительно ученые сделали для врачей «инструкцию», где каждому симптому собаки (например, температуре, кашлю или определенному результату анализа) присвоен свой короткий цифровой код. Чтобы получить помощь в диагностике, ветеринару нужно определить ключевые симптомы, найти соответствующие значения и ввести их в систему. После этого она самостоятельно обработает информацию, проведет ее через все «ветви» возможных диагнозов и предложит точный результат.
— Эта система уникальна для России. Мы создали ее как отечественную замену зарубежным технологиям. Она не пытается конкурировать со сложным искусственным интеллектом или с экспресс-тестами. Ее ключевая ценность заключается в создании простого в реализации, прозрачного и полностью контролируемого диагностического «навигатора». Инструмент предназначен для двух основных сценариев: поддержки принятия решений врача в типовых, хорошо классифицируемых случаях и использования в качестве эффективного обучающего тренажера для студентов, наглядно демонстрирующего логику диагностики, — прокомментировал Сергей Костарев.
Следующим этапом разработки станут клинические испытания на реальных животных. Важно, что принципиальная гибкость подхода позволяет применять систему не только к собакам. Теоретически она может быть адаптирована для диагностики заболеваний у любых других видов животных, включая сельскохозяйственных и экзотических, при условии построения для них аналогичного формализованного «дерева» классификации болезней. Это открывает широкие перспективы для внедрения технологии в смежных областях ветеринарии.
Telegram 
Дзен 
VK Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
Ученые из Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний МФТИ и Института биоорганической химии им. М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова РАН с коллегами представили метод получения и очистки трансмембранного домена шиповидного белка коронавируса SARS-CoV-2 (SARStm) дикого типа. Этот «якорь» не только удерживает шип, которым вирус «атакует» клетки, в его оболочке, но и участвует в процессе слияния вирусной и клеточной оболочек. В новом протоколе используется бесклеточная экспрессия — синтез белка в очищенном бактериальном экстракте, что позволяет получать его в течение нескольких часов вместо дней и значительно упрощает очистку. Метод открывает возможность для детального изучения структуры белка с помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР).
Нанопластика становится все больше в диете среднего человека, но ученые ищут способы не дать ему переместиться из еды в организм навсегда. Оказалось, что источником защиты может стать квашеная капуста.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
20 марта Московскому авиационному институту исполняется 96 лет. За эти годы университет прошел большой путь становления, и во многом его развитие определяли люди, посвятившие себя науке и подготовке инженерных кадров. Один из таких — выдающийся ученый, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Борис Семенович Зечихин. Более 70 лет его жизнь неразрывно связана с кафедрой 310 «Электроэнергетические, электромеханические и биотехнические системы» и НИО-310 МАИ. Научная и педагогическая работа Бориса Семеновича получила широкое признание в России и за рубежом, а его вклад в развитие электромеханических специальностей и подготовку инженерных кадров оказал существенное влияние на отечественную авиационную и электротехническую промышленность. Сегодня Борис Семенович продолжает свою работу, участвует в проектах по созданию электрических и гибридных силовых установок, передает опыт и знания молодым специалистам в рамках развития Передовой инженерной школы и всего МАИ в целом.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно