Nové technológie môžu pomôcť rozpoznať chorobu

Prichádza nová éra aktívnej preventívnej starostlivosti o domácich miláčikov? Je to možné. Nové technológie umožňujú sledovať a klasifikovať údaje o správaní a pohyboch zvieraťa, ktoré charakterizujú jeho celkovú pohodu. Projekt Pet Insight je jednou z najväčších technologických štúdií zameraných na zdravie domácich maznáčikov.

Výskumníci z tímu projektu Pet Insight spoločnosti Kinship a vedeckého inštitútu Waltham Petcare Science Institute uvádzajú, že pomocou technológie hlbokého učenia (deep learning) a komerčne dostupného prenosného zariadenia Whistle na obojku, ktoré sleduje pohyb a aktivity domácich miláčikov, identifikovali bežné správanie a aktivity psov. Výsledky výskumu boli zverejnené v časopise Animals.

Identifikácia zdravotných problémov a včasná liečba
„Deep learning je výkonná technológia, ktorá nám umožňuje analyzovať obrovské množstvo dát a identifikovať vzorce správania domácich miláčikov,“ uviedla Dr. Aletha Carsonová, senior manažérka pre dáta a klinický výskum a autorka štúdie. „V rámci výskumného programu sme využili naše dáta na vytvorenie algoritmov, ktoré nám umožňujú objektívne pochopiť správanie domáceho maznáčika v jeho domácom prostredí. Lepšie pochopenie každodenného správania nám umožní identifikovať potenciálne príznaky ochorenia skôr ako kedykoľvek predtým a začať liečbu včas.“

Obrovské množstvo dát
Aby mohli výskumníci vytvoriť korelácie medzi aktivitami psov a údajmi zo snímačov pohybu, zostavili tréningové databázy strojového učenia s dátami zhromaždenými zo zariadenia Whistle. Potom vyvinuli nový algoritmus hlbokého učenia, ktorý dokáže presne kategorizovať dáta zo senzora na obojku do definovaných chovaní a aktivít. Aby vedci potvrdili a overili presnosť algoritmu v reálnom prostredí, porovnali následne tieto dáta s hláseniami o aktivitách domácich miláčikov od majiteľov 10 550 psov, čím získali údaje o 163 110 jedinečných udalostiach týkajúcich sa jedla a pitia. Zistili, že algoritmus správne identifikoval jedlo (94 %) a pitie (98,8 %) zvierat av menšej miere dokázal rozpoznať aj ďalšie nuansy správania od očuchania a škrabania po trenie a olizovanie. Priebežné sledovanie správania a aktivity domácich miláčikov by mohlo majiteľom zvierat pomôcť identifikovať zvieratá s radom ochorení, napríklad osteoartrózou. „Vďaka základným algoritmom vytvoreným na základe súboru dát môžeme ďalej prehlbovať naše chápanie správania domácich zvierat pomocou chytrých zariadení, ako je Whistle. Snažíme sa tak o pokrok v individualizovanej veterinárnej starostlivosti a neustále hľadáme spôsoby, ako prostredníctvom vedy zlepšiť zdravie zvierat,“ povedal Scott Lyle, vedúci projektu Pet Insight.

Foto: publicdomainpictures.net