AI는 애완 동물에게 목소리를주고 있습니다 : 고양이의 건강 관리의 미래는 단일 사진으로 시작합니다.

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인공 지능은 우리가 동물을 돌보는 방식을 혁신하고 있습니다. 수의사 클리닉에서 반응성 치료로 제한되면 동물 건강 관리는 AI가 통증을 감지하고 감정 상태를 모니터링하며 심지어 질병 위험을 예측할 수있는 사전 예방 적 데이터 중심의 분야로 발전하고 있습니다.

웨어러블 센서에서 스마트 폰 기반 시각 진단에 이르기까지 AI 도구를 통해 애완 동물 부모와 수의사는 전례없는 정밀도로 동물 건강 요구를 이해하고 대응할 수 있습니다. 그리고 가장 설득력있는 혁신 중 하나는 AI 기반 고양이 웰니스의 책임을 이끌고있는 캘거리 기반 실베스터.

동물 관리에서 새로운 품종의 AI 도구

그만큼 3,680 억 달러의 글로벌 애완 동물 관리 산업 고급 AI 기술을 빠르게 통합하고 있습니다. 몇 가지 눈에 띄는 혁신에는 다음이 포함됩니다.

  • 바이오 트레이시트의 고통: Biotraceit의 Paintrace는 피부에서 신경 전기 신호를 분석하여 동물의 급성 및 만성 통증을 정량화하는 웨어러블 장치입니다. 이 비 침습적 기술은 지속적인 실시간 모니터링을 제공하여 수의사가 통증을보다 정확하게 감지하고 치료 결정을 조정할 수 있도록합니다. 객관적인 생리 학적 데이터를 캡처함으로써 Paintrace는 동물이 시간이 지남에 따라 중재에 어떻게 반응하는지 추적하는 데 도움이됩니다. 이 장치는 이미 임상 환경에서 사용되고 있으며 수의학에서 데이터 중심의 AI 지원 통증 관리로의 전환을 나타냅니다.

  • 환상적인 수명: 인공 지능을 활용하여 애완 동물의 약물 발견 및 개발을 가속화하는 수의학 생명 공학 회사. 이 플랫폼은 독점 소프트웨어와 예측 분석을 통합하여 새로운 요법을 식별하고 더 빠르게 시장에 출시합니다. 이 회사는 동반자 동물의 암, 곰팡이 감염 및 바이러스 질환과 같은 상태의 치료에 중점을 둡니다. Anivive는 또한 애완 동물 건강 관리 솔루션의 경제성과 접근성을 강조합니다. AI를 수의학과 결합함으로써 동물 건강 부문에서 치료가 어떻게 개발되고 전달되는지 혁명을 목표로합니다.

  • 펫 스페이스: 개와 고양이의 온도, 심박수, 호흡 및 활동 수준과 같은 활력 징후를 모니터링하는 웨어러블 칼라. AI 구동 분석을 사용하여 동물의 기준선에서 편차를 감지하고 질병이나 고통의 조기 경고 신호를 깃발합니다. 이 장치는 연속적이고 원격 모니터링을 가능하게하며 종종 만성 상태 관리, 수술 후 회복 및 노인 관리에 사용됩니다. 수의사와 애완 동물 소유자는 실시간 경고를 받으므로 더 빠른 중재와 건강 결과가 향상됩니다. PETPACE는 웨어러블 기술이 지원하는 예방 적 데이터 정보 수의 치료를 향한 움직임을 보여줍니다.

  • sylvester.ai: 컴퓨터 비전과 인공 지능을 사용하여 얼굴 표정을 분석하여 고양이의 통증을 평가하는 스마트 폰 기반 도구. 웨어러블 또는 클리닉 내 장비를 요구하는 대신 사용자는 단순히 고양이 사진을 찍고 AI는 검증 된 수의학 찡그린듯한 척도에 기반한 귀 위치, 눈 긴장, 총구 모양, 수염 방향 및 머리 자세와 같은 기능을 평가합니다. 이 시스템은 실시간 통증 점수를 생성하여 간병인이 눈에 띄지 않을 수있는 불편 함을 식별하는 데 도움이됩니다. 350,000 개가 넘는 이미지가 평가되고 임상 채택이 증가함에 따라 Tilly는 시험 실 밖에 접근 가능한 조기 통증 탐지를 제공함으로써 고양이 건강 관리의 장기적인 격차를 해소하는 데 도움을주고 있습니다.

이 도구는 향한 전환을 반영합니다 원격 비 침습적 모니터링건강 문제를 더 쉽게 잡을 수 있고 동물의 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 이 중 Sylvester.ai는 단순성뿐만 아니라 과학적 엄격함과 임상 검증으로 눈에 띄는 것입니다.


Sylvester.ai : 고양이 건강의 기계 학습 개척자

작동 방식 : 볼륨을 말하는 스냅 샷

sylvester.ai의 핵심 제품은 Tired를 사용하여 고양이의 얼굴 사진을 분석합니다. 딥 러닝 수천 개의 주석이 달린 이미지에 대한 모델. 이 시스템은 고양이 통증과 관련된 특이 적 표현 및 근육 운동의 주요 얼굴 행동 단위를 평가합니다.

  • 귀 위치: 평평하거나 회전 된 귀는 스트레스 나 불편 함을 나타낼 수 있습니다.

  • 궤도 조임: 뾰족한 눈 또는 좁은 눈은 강한 통증 지표입니다.

  • 총구 장력: 조여진 총구는 종종 고통을 나타냅니다.

  • 휘 스커 위치: 수염을 뒤로 당기거나 뻣뻣하게 잡으면 불안을 제안 할 수 있습니다.

  • 헤드 위치: 머리를 낮추거나 비정상적인 기울기는 불편 함과 관련이있을 수 있습니다.

이러한 시각적 신호는 역사적으로 임상 환경에서만 사용 된 수의사 검증 된 협곡 척도와 일치합니다. 실베스터의 혁신은 사용에 있습니다 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN)-얼굴 인식 및 자율 주행에 사용되는 것과 동일한 유형의 AI가 임상 적 계급 정확도로 이러한 신호를 평가합니다.

데이터 파이프 라인 및 모델 교육

sylvester.ai의 데이터 장점은 엄청납니다. 54,000 명 이상의 사용자로부터 350,000 개가 넘는 고양이 이미지를 사용하여 고양이 건강을위한 세계 최대의 레이블이 붙은 데이터 세트 중 하나를 구축하고 있습니다. 기계 학습 파이프 라인에는 다음이 포함됩니다.

  1. 데이터 수집
    이미지는 모바일 앱 및 수의사 파트너를 통해 사용자가 업로드하며 각각 타임 스탬프, 애완 동물 ID 및 VET 검토 레이블과 같은 상황에 맞는 데이터가 표시됩니다.

  2. 전처리
    OpenCV 기반 정렬 및 히스토그램 이퀄라이제이션과 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 조명, 각도 및 스케일을 위해 얼굴이 자동으로 검출되고 정규화됩니다.

  3. 라벨링 및 주석
    수의학 전문가들은 확립 된 통증 척도를 사용하여 표현을 주석으로하여 감독 된 학습 프레임 워크를 공급합니다.

  4. 모델 교육
    CNN은이 데이터 세트에 대해 훈련을 받았으며 지속적으로 개선됩니다. 전송 학습 새로 획득 한 이미지를 사용하여 기술 및 활성 재교육을 위해 정밀도와 일반화를 향상시킵니다.

  5. 에지 배치
    결과 모델은 모바일 장치에서 직접 실행할 수있을 정도로 가벼워 클라우드 처리없이 빠르고 실시간 피드백을 보장합니다.

실베스터의 모델은 현재 통증 탐지의 89% 정확도를 자랑하며, 엄격한 수의사 협력과 실제 사용량과 지속적인 모델 개선 간의 피드백 루프를 통해 가능하게 된 성과입니다.

중요한 이유 : 고양이 건강 격차를 닫습니다

설립자 Susan Groeneveld 체계적인 문제에 대한 응답으로 sylvester.ai를 만들었습니다. 고양이는 종종 너무 늦을 때까지 치료를받지 않습니다. 북아메리카에서는 고양이 3 마리 중 1 명만이 정기적 인 수의사 관리를받습니다. 이 불균형은 부분적으로 고양이의 진화 본능으로 인해 통증을 가리기 때문입니다.

Sylvester.ai는 고양이에게 비언어적 인 방법을 제공함으로써 간병인에게 증상이 확대되기 전에 간병인에게 일찍 행동 할 수있게합니다. 또한 애완 동물 소유자에게 검진을 예약 할 유형의 데이터 지원 이유를 제공함으로써 Vet-Client Bond를 강화시킵니다.

수의사 전문가 리즈 러일 박사기술의 검증을 돕고 실용적인 가치를 강조합니다.

“이것은 단순한 앱이 아니라 임상 의사 결정 지원입니다. Sylvester.ai는 고양이를 더 빨리 클리닉에 데려오고, 환자 유지를 가진 수의사를 돕고, 가장 중요한 것은 고양이가 더 나은 치료를 받도록 도와줍니다.”

수의학 생태계를 통한 채택 및 통합

AI가 임상 워크 플로우에 점점 더 포함되면서 Sylvester.ai의 기술은 PET Care 생태계의 다양한 부분과 통합되기 시작했습니다. 주목할만한 하나 협업에는 Capdouleur가 포함됩니다동물 통증 관리에 중점을 둔 프랑스 플랫폼. 이 파트너십은 sylvester.ai의 얼굴 인식 기능을 Capdouleur의 디지털 통증 평가 도구와 연결하여 시각 AI의 범위를 유럽 전역의 클리닉 및 애완 동물 소유자로 확장합니다.

동시에 Sylvester.ai의 기술은 동물 건강 여행의 여러 단계에 걸쳐있는 수의학 단체 및 관리 플랫폼에서 채택하고 있습니다.

  • 임상 소프트웨어 제공 업체 수천 명의 수의사가 사용하는 도구에 시각적 통증 점수를 직접 통합하여 시점 의사 결정 지원을 가능하게합니다.

  • 두려움 감소 이니셔티브 수의학 환경에서는 통증 지표를 활용하여 스트레스를 줄이고 환자의 결과를 향상시킵니다. 특히 취급에 민감한 고양이의 경우.

  • 홈 케어 서비스전문 애완 동물 시터의 네트워크를 포함하여 클리닉 외부에서 치료의 연속성을 유지하기 위해 AI 지원 모니터링을 실험하기 시작했습니다.

Sylvester.ai는 소비자 앱으로 사일을하는 대신 AI가 수의학 전문가를 대체하지 않고 데이터 및 조기 중재 도구로 도달 범위를 강화하는 방법을 밝히는 광범위한 디지털 케어 인프라에 통합되고 있습니다.

앞으로의 도로 : 개, 장치 및 더 깊은 지능

sylvester.ai의 장기 로드맵에는 다음이 포함됩니다.

  • 송곳니 통증 감지: 얼굴 인식 모델을 개에게 적용합니다.

  • 멀티 모달 ai: 더 깊은 건강 통찰력을 위해 시각적, 행동 및 생체 인식 데이터를 결합합니다.

  • 임상 통합: AI-ASSISTED 심사를 표준화하기 위해 실습 관리 소프트웨어에 포함.

그로엔벨드 가장 잘 요약 :

“우리의 사명은 간단합니다. – 생생한 동물들은 그들의 보살핌에 목소리를냅니다. 우리는 방금 시작하고 있습니다.”

결론 : 고양이가 말할 수 없을 때 AI는 듣습니다

Sylvester.ai는 AI가 공감을 만나는 빠르게 성장하는 공간의 선구자입니다. 그러나 우리가 목격하는 것은 기술이 동물 건강과 어떻게 교차하는지에있어 훨씬 더 큰 변화의 시작일뿐입니다.

처럼 기계 학습 모델 성숙하고 훈련 데이터 세트가 더욱 강력 해지면서 개별 종에 맞게 고도로 전문화 된 AI 도구를 볼 수 있습니다. sylvester.ai가 고양이 별면 지표에 중점을 둔 것처럼, 개, 말, 심지어 가축을위한 미래 도구가 개발 될 것입니다. 예를 들어:

  • 송곳니 애플리케이션 보행 또는 꼬리 자세의 변화를 추적하여 정형 외과 문제 또는 불안 관련 행동을 표시 할 수 있습니다.

  • 말 AI 시스템 모션 분석 ​​및 안면 미세 표현을 사용하여 성능 말의 미묘한 절름발 또는 불편 함을 감지 할 수 있습니다.

  • ~ 안에 가축AI 기반 모니터링 시스템은 질병이나 스트레스의 초기 징후를 식별하여 잠재적으로 무리의 발병을 예방하고 대규모 농업의 동물 복지 표준을 개선 할 수 있습니다.

  • 그리고 그 영역에서 야생 동물 보존드론 또는 카메라 트랩 장면과 짝을 이루는 컴퓨터 비전 모델은 물리적 침입없이 멸종 위기에 처한 종의 건강과 행동을 모니터링 할 수 있습니다.

이러한 발전을 연합시키는 것은 공동 야망입니다. 그렇지 않으면 들어 볼 수없는 동물들에게 사전 예방 적, 비언어적, 실시간 건강 평가를 가져 오는 것. 이것은 수의학 과학의 전환점을 나타냅니다. 치료는 반응성 일뿐 만 아니라 예측이되고, 모든 종이 AI가 구동하는 목소리로부터 혜택을 누릴 수있는 잠재력을 갖는 곳.

게시물 AI는 애완 동물에게 목소리를주고 있습니다 : 고양이의 건강 관리의 미래는 단일 사진으로 시작합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.

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