Андрей Щербаков 
Искусственный интеллект коренным образом меняет подходы к заботе о животных, превращая ветеринарную помощь из преимущественно реактивной, ограниченной лечением в клиниках, в проактивную сферу, управляемую данными. Технологии ИИ уже сегодня способны обнаруживать боль, отслеживать эмоциональное состояние и даже прогнозировать риск заболеваний у животных еще до того, как симптомы станут заметны человеку.
От носимых датчиков до диагностических инструментов на базе смартфонов, искусственный интеллект предоставляет владельцам домашних животных и ветеринарам возможности для понимания и реагирования на потребности здоровья питомцев с беспрецедентной точностью. Среди наиболее ярких инноваций выделяется разработка компании Sylvester.ai из Калгари, которая лидирует в области ИИ-решений для здоровья кошек.
Глобальная индустрия ухода за домашними животными, оцениваемая в 368 миллиардов долларов, активно внедряет передовые технологии искусственного интеллекта. Несколько ярких примеров включают носимое устройство PainTrace от BioTraceIT, которое количественно оценивает острую и хроническую боль у животных путем анализа нейроэлектрических сигналов с кожи, обеспечивая непрерывный мониторинг в реальном времени и помогая ветеринарам точнее определять боль и корректировать лечение. Другой пример – ветеринарная биотехнологическая компания Anivive Lifesciences, использующая ИИ для ускорения открытия и разработки лекарств для домашних животных, фокусируясь на лечении рака, грибковых инфекций и вирусных заболеваний, при этом стремясь к доступности своих решений. Также стоит отметить PetPace – носимый ошейник, отслеживающий жизненно важные показатели собак и кошек, такие как температура, пульс, дыхание и уровень активности, и с помощью ИИ-анализа выявляющий отклонения и ранние признаки болезни или стресса.
Особое внимание привлекает Sylvester.ai и ее продукт Tably – инструмент для смартфона, использующий компьютерное зрение и искусственный интеллект для оценки боли у кошек по выражению их морды. Вместо специального оборудования пользователю достаточно сфотографировать свою кошку, и ИИ проанализирует такие черты, как положение ушей, напряжение глаз, форма морды, ориентация усов и положение головы, основываясь на валидированных ветеринарных шкалах гримас. Система в реальном времени выдает оценку боли, помогая заметить дискомфорт, который иначе мог бы остаться незамеченным. На данный момент проанализировано более 350 000 изображений, и клиническое применение Tably растет, помогая устранить давний пробел в здравоохранении кошек благодаря доступному раннему выявлению боли вне смотрового кабинета.
Принцип работы Tably основан на модели глубокого обучения, натренированной на тысячах аннотированных изображений. Система оценивает ключевые единицы лицевой активности – специфические выражения и мышечные движения, связанные с болью у кошек: прижатые или повернутые уши, прищуренные глаза, напряженная морда, отведенные назад или жестко удерживаемые усы, а также опущенная или неестественно наклоненная голова. Эти визуальные сигналы соответствуют ветеринарным шкалам гримас, ранее применявшимся только в клинических условиях. Инновация Sylvester.ai заключается в использовании сверточных нейронных сетей, аналогичных тем, что применяются в распознавании лиц и автономном вождении, для оценки этих сигналов с клинической точностью. Обработка данных включает их сбор от пользователей и ветеринарных партнеров, предварительную обработку изображений для нормализации, разметку экспертами-ветеринарами и обучение модели, которая затем развертывается на мобильных устройствах для быстрой обратной связи. Текущая точность модели в обнаружении боли составляет 89%, что стало возможным благодаря тесному сотрудничеству с ветеринарами и постоянному совершенствованию на основе реального использования.
Основательница Sylvester.ai, Сьюзан Греневельд, создала компанию в ответ на системную проблему: кошки часто не получают медицинской помощи, пока не становится слишком поздно. В Северной Америке только одна из трех кошек регулярно посещает ветеринара, в то время как среди собак этот показатель превышает половину. Такое несоответствие частично объясняется эволюционным инстинктом кошек скрывать боль. Предоставляя кошкам невербальный способ «сообщить» о своем состоянии, Sylvester.ai дает возможность опекунам действовать раньше, часто до обострения симптомов, а также укрепляет связь между ветеринаром и клиентом. Ветеринарный специалист доктор Лиз Рюэлль, участвовавшая в валидации технологии, подчеркивает, что это не просто интересное приложение, а инструмент поддержки клинических решений, который помогает кошкам раньше попадать в клинику, способствует удержанию пациентов ветеринарами и, что самое важное, обеспечивает кошкам лучший уход.
Технология Sylvester.ai активно интегрируется в различные сегменты экосистемы ухода за домашними животными. Одним из заметных примеров сотрудничества является партнерство с французской платформой CAPdouleur, специализирующейся на управлении болью у животных. Это объединяет возможности Sylvester.ai по распознаванию выражений морды с цифровыми инструментами оценки боли CAPdouleur, расширяя охват визуального ИИ на клиники и владельцев домашних животных по всей Европе. Параллельно технология внедряется ветеринарными организациями и платформами ухода, охватывающими различные этапы заботы о здоровье животных: от включения визуальной оценки боли в инструменты для тысяч ветеринаров до использования индикаторов боли в инициативах по снижению страха в ветеринарных клиниках и экспериментов с ИИ-мониторингом в службах по уходу на дому. Таким образом, ИИ не заменяет ветеринарных специалистов, а расширяет их возможности с помощью данных и инструментов раннего вмешательства.
В долгосрочные планы Sylvester.ai входит адаптация модели распознавания лиц для собак, разработка мультимодального ИИ, объединяющего визуальные, поведенческие и биометрические данные для более глубокого понимания состояния здоровья, а также интеграция в программное обеспечение для управления ветеринарной практикой. Сьюзан Греневельд говорит, что их миссия проста – дать животным голос в вопросах их здоровья, и они только начинают свой путь.
То, что мы наблюдаем сегодня – это лишь начало гораздо более масштабного сдвига в пересечении технологий и здоровья животных. По мере созревания моделей машинного обучения и роста наборов обучающих данных появятся узкоспециализированные ИИ-инструменты, адаптированные для отдельных видов. Подобно тому, как Sylvester.ai сосредоточилась на специфических лицевых индикаторах кошек, будущие инструменты будут разработаны для собак, лошадей и даже сельскохозяйственных животных. Например, для собак приложения смогут отслеживать изменения в походке или положении хвоста для выявления ортопедических проблем или тревожных расстройств. Для лошадей ИИ-системы смогут использовать анализ движений и микровыражений морды для обнаружения едва заметных признаков хромоты или дискомфорта. В животноводстве ИИ-системы мониторинга смогут выявлять ранние признаки заболеваний или стресса, потенциально предотвращая вспышки болезней в стадах и улучшая стандарты благополучия животных. В сфере сохранения дикой природы модели компьютерного зрения в сочетании с данными с дронов или фотоловушек смогут отслеживать здоровье и поведение исчезающих видов без физического вмешательства. Все эти разработки объединяет общее стремление – обеспечить проактивную, невербальную оценку здоровья в реальном времени для животных, которые иначе могли бы остаться неуслышанными. Это знаменует поворотный момент в ветеринарной науке, где уход становится не просто реактивным, а предупредительным, и где каждый вид получает шанс на свой «голос», усиленный искусственным интеллектом.
