11.10.21 Życie z psem

Nowe technologie mogą pomóc zdiagnozować chorobę

Ten artykuł jest tłumaczony przez Google Translator. Pracujemy nad jego ręcznym tłumaczeniem. Dziękujemy za wyrozumiałość.

Czy nadchodzi nowa era aktywnej profilaktycznej opieki nad zwierzętami domowymi? Możliwy. Nowe technologie umożliwiają monitorowanie i klasyfikowanie danych dotyczących zachowania i ruchów zwierzęcia, które charakteryzują jego ogólny dobrostan. Projekt Pet Insight jest jednym z największych badań technologicznych poświęconych zdrowiu zwierząt.

Naukowcy z zespołu Kinship Pet Insight i Waltham Petcare Science Institute donoszą, że za pomocą technologii uczenia głębokiego i dostępnego na rynku przenośnego obroży Whistle, która śledzi ruchy i czynności zwierząt, zidentyfikowali wspólne zachowania i aktywność psów. Wyniki badań opublikowano w czasopiśmie Animals.

Identyfikacja problemów zdrowotnych i wczesne leczenie
„Głębokie uczenie to potężna technologia, która pozwala nam analizować ogromne ilości danych i identyfikować wzorce zachowań zwierząt” – powiedział dr. Aletha Carson, starszy kierownik ds. danych i badań klinicznych oraz autorka badań. „W ramach programu badawczego wykorzystaliśmy nasze dane do stworzenia algorytmów, które pozwalają nam obiektywnie zrozumieć zachowanie zwierzaka w jego środowisku domowym. Lepsze zrozumienie codziennych zachowań pozwoli nam szybciej niż kiedykolwiek wcześniej zidentyfikować potencjalne objawy choroby i wcześnie rozpocząć leczenie”.

Ogromna ilość danych
Aby umożliwić naukowcom ustalenie korelacji między aktywnością psów a danymi z czujników ruchu, skompilowali bazy danych treningowych uczenia maszynowego z danymi zebranymi z urządzenia Whistle. Następnie opracowali nowy algorytm głębokiego uczenia, który może dokładnie kategoryzować dane z czujnika kołnierza na określone zachowania i czynności. Aby zweryfikować i zweryfikować dokładność algorytmu w rzeczywistym środowisku, naukowcy porównali te dane z raportami dotyczącymi aktywności zwierząt domowych od właścicieli 10 550 psów, uzyskując dane dotyczące 163 110 unikalnych zdarzeń związanych z jedzeniem i piciem. Odkryli, że algorytm prawidłowo zidentyfikował pokarm (94%) i napój (98,8%) zwierząt oraz, w mniejszym stopniu, był w stanie rozpoznać inne niuanse zachowania, od wąchania i drapania po tarcie i lizanie. Ciągłe monitorowanie zachowania i aktywności zwierząt domowych może pomóc właścicielom zwierząt domowych zidentyfikować zwierzęta z wieloma chorobami, takimi jak choroba zwyrodnieniowa stawów. „Dzięki podstawowym algorytmom stworzonym na podstawie zbioru danych możemy jeszcze bardziej pogłębić naszą wiedzę na temat zachowania zwierząt za pomocą inteligentnych urządzeń, takich jak Whistle. Dążymy do postępu w spersonalizowanej opiece weterynaryjnej i stale szukamy sposobów na poprawę zdrowia zwierząt poprzez naukę ”- powiedział Scott Lyle, kierownik projektu Pet Insight.

Zdjęcie: publicdomainpictures.net