Дослідники спбгету» леті ” спільно з вченими з університету хайфи (ізраїль) і університету ньюкасла (великобританія) розробили модель на основі машинного навчання для визначення ступеня вираженості синдрому дефіциту уваги і гіперактивності (сдуг) у собак на основі аналізу їх поведінки, зафіксованого на відео.

Синдром дефіциту уваги і гіперактивності-психічний розлад, який з ранніх років може проявлятися у людини і тварин. Серед симптомів синдрому, в залежності від ступеня його вираженості, зазвичай виділяються труднощі концентрації уваги, сприйняття інформації, гіперактивність і погано керована імпульсивність. Хоча сьогодні сдуг піддається лікуванню, а в багатьох країнах світу не вважається захворюванням, люди і тварини, схильні до такого синдрому, можуть бути небезпечні для себе і оточуючих.

Раніше вчені з спбгету «леті» спільно з дослідниками з ізраїлю, великобританії та франції навчили нейромережеву модель по відеозаписах визначати, є сдуг у собак чи ні. Новий алгоритм дозволяє отримати більш точну оцінку стану хворої тварини. Результати досліджень опубліковані в науковому журналі animals.

” ми придумали новий метод класифікації станів гіперактивності у собак на основі відеоаналізу. Тепер наша модель на основі машинного навчання може не просто виявляти сдуг, але і з високою точністю визначати ступінь його прояву. Це важливо для проведення більш ефективної терапії захворювання«, – розповідає керівник проекту, доцент кафедри автоматики і процесів управління спбгету» леті ” дмитро каплун.

Вчені використовували для навчання нейромережевої моделі відеозапису з ветеринарних клінік, на яких фіксувалася активність собак з сдуг. Експерименти проходили в кімнаті, спеціально розміченій за системою координат. Завдяки цьому автоматично шикувалися траєкторії руху собак в різних ситуаціях. Потім на основі зібраної статистики штучний інтелект виявляв закономірності і робив висновок про ступінь гіперактивності тварини.

” наше рішення може використовуватися в телемедицині, яка активно розвивається, в тому числі у ветеринарії. І тут основне завдання розробленої системи-допомогти лікарю швидше і точніше діагностувати ступінь сдуг. Точність визначення ступеня вираженості синдрому нашою моделлю становить близько 81%”, – пояснює дмитро каплун.

Зараз вчені працюють над підвищенням точності діагностики станів сдуг і можливістю виявляти його симптоми на ранніх стадіях. Одна з кінцевих цілей вчених-використовувати отриманий досвід для лікування людей.