Сельское хозяйство: из «пилота» — в производство
Цифровизация ветеринарной отрасли в России уверенно набирает обороты, утверждает Сергей Карпович, заместитель руководителя направления Т1 ИИ (входит в ИТ-холдинг Т1). «Сегодня мы наблюдаем переход от пилотных проектов к полноценному внедрению технологий в производственные процессы», — говорит он.
Электронные паспорта сельскохозяйственных животных, мобильные приложения для идентификации, автоматизированные системы мониторинга сокращают бюрократическую нагрузку до 80%. «Например, платформа интеллектуального анализа документов ИТ-холдинга Т1 позволяет ветеринарам моментально обрабатывать комплекты документов — от сертификатов здоровья до ветеринарных отчетов. Это не только минимизирует ошибки, но и помогает сфокусироваться на ключевых задачах», — поясняет эксперт.
Российские ученые уже создают атласы КТ- и МРТ-изображений животных, обучая ИИ распознавать патологии. Результаты впечатляют: сервисы автоматической диагностики по снимкам достигают точности до 95% и работают в десятки раз быстрее человека.
Кроме того, напоминает Сергей Карпович, алгоритмы успешно мониторят здоровье животных на фермах с помощью систем компьютерного зрения, фиксируя изменения в поведении, признаки хромоты, мастита или заболеваний дыхательных путей на ранней стадии. Это переводит работу ветеринаров в режим «по сигналу», когда внимание уделяется только выявленным аномалиям, помогает снизить падеж молодняка и оптимизировать затраты. «В агропромышленных комплексах ИИ эффективен для прогнозов спроса и управления ресурсами, а в клинической практике — для электронных паспортов и умного поиска в документации. В целом ИИ делает ветеринарию более предиктивной, снижая риски и повышая продуктивность», — резюмирует собеседник «ВиЖ».
Как отмечает Андрей Василевский, директор по производству ООО «Башкирская мясная компания», ИИ и цифровизация уже становятся частью повседневной работы.
«Если раньше многое держалось на опыте и интуиции ветврача, то сейчас у нас есть точные инструменты, которые помогают не просто лечить, а предотвращать болезни. Так, в свинокомплексах нашей компании установлены датчики, автоматизированные системы мониторинга, умные камеры. Благодаря этому информация о состоянии животных поступает в режиме реального времени, и мы можем реагировать быстрее. В ближайшие 2–3 года на предприятии будут полностью внедрены ИИ-решения», — говорит он.
Умные алгоритмы анализируют данные по кормлению, активности и поведению стада. Если животное меньше двигается или ест, система сигнализирует до того, как изменения заметит человек. Это снижает риск массовых заболеваний и экономит ресурсы: чем раньше поставлен диагноз, тем проще и дешевле лечение, продолжает Андрей Василевский.
Ветклиникам — базы данных, врачам — ассистентов
О том, как складывается ситуация в частных ветеринарных клиниках, рассказывает Алексей Ермаков — декан факультета биоинженерии и ветеринарной медицины Донского государственного технического университета (ДГТУ), профессор. «Уровень цифровизации и использования искусственного интеллекта в отрасли крайне низкий. Однако уже в ближайшие пять лет эти технологии изменят работу ветврачей. В первую очередь тех, кто готов обучаться и участвовать в создании баз данных», — уточняет он.
К сожалению, в России отсутствуют единые системы учета лечения и вакцинации животных, констатирует эксперт. Кроме того, нет единой системы, в которую загружались бы карточки пациентов ветклиник, формируя тем самым банк данных. «Сегодня успешно работают только цифровые системы Россельхознадзора. Но они выполняют другие функции, не связанные с деятельностью частных клиник в вопросах профилактики, диагностики заболеваний, а также лечения непродуктивных животных», — говорит Алексей Ермаков.
Единица по пятибалльной шкале — так оценивает уровень цифровизации российской ветеринарии Константин Садоведов, основатель сети московских ветеринарных клиник «Алисавет», кандидат ветеринарных наук. Впрочем, утверждает он, многие специалисты уже применяют в своей работе нейросети (Grok, DeepSeek и ChatGPT), получая от этого несомненную пользу. «Существуют проверенные алгоритмы, которые будут работать еще десятки лет. Но невозможно каждый день знакомиться с огромным количеством новых научных статей. Зато можно спросить у ИИ, например, какая новая информация о брахицефалическом синдроме появилась за последнюю неделю. В этом случае ИИ сэкономит время на поиск литературы, то есть выступит в роли ассистента», — поясняет наш собеседник.
Эксперты «ВиЖ» сходятся во мнении: перспективы ИИ в ветеринарной сфере очень велики. В первую очередь они связаны с формированием различных баз данных. Например, в ДГТУ создана, апробирована и уже начала работать база данных по оценке результатов лабораторных исследований. «Искусственный интеллект используется для оценки мазков крови и цитологических препаратов, выполняя функцию второго мнения. Кроме того, уже готовится база данных по осадкам мочи. А в скором времени появится база данных по гистологическим срезам», — делится Алексей Ермаков.
Пройдет время, и в России разработают системы, общие для всех ветеринарных клиник, продолжает профессор. Ветврачи смогут загружать в эти системы карточки и делиться друг с другом информацией. «Такие базы данных будут представлять большой интерес не только для ветврачей, но и для коммерческих компаний, которые разрабатывают и производят лекарственные средства, составляют диетические рационы, выпускают импланты для животных», — поясняет Алексей Ермаков.
Константин Садоведов согласен: возможность синхронизироваться с различными базами данных, чтобы поднять уровень диагностики в целом, — важное преимущество, которое могут дать современные технологии.
Кроме того, ИИ — замечательный помощник. Он фиксирует встречи, расшифровывает речь, заполняет ветеринарные карты пациентов, экономя время и повышая прозрачность работы. А еще он может проанализировать разговор ветврача и владельца домашнего животного, чтобы выявить ошибки, определить упущенные моменты и подсказать, на что нужно обратить внимание. «Но нельзя делегировать ИИ принятие решений: даже спустя многие годы эта функция сохранится за человеком», — убежден Константин Садоведов.
Что в паттерне тебе моем?
Еще одно направление, в котором у ИИ есть огромный потенциал, – это анализ паттернов поведения животных. Алексей Ермаков рассказал «ВиЖ» о проекте ДГТУ, который получил грантовую поддержку Российского научного фонда (проект № 24-28-01561). Его цель — изучить возможности использования ИИ для выявления признаков проблемного поведения у животных. «Наши специалисты под руководством Анны Фоминой (доцент кафедры биологии и общей патологии ДГТУ, кандидат биологических наук. — «ВиЖ») научили искусственный интеллект оценивать у собак паттерные двигательные активности, связанные с тревожностью и благополучием. На полигоне университета эта система уже работает в полном объеме. В ближайшее время мы предоставим к ней доступ другим исследовательским группам», — обещает собеседник «ВиЖ».
В основе этой работы лежит принципиально новая область научных знаний — распознавание активности животных (Animal Activity Recognition, AAR). Она объединяет данные ветеринарии, зоопсихологии и технических наук.
Проект реализуется в рамках создания комплексного метода анализа поведения собак-компаньонов. Но исследователи полагают, что горизонт возможностей, которые дает этот метод, гораздо шире. Например, он позволит оценить поведение собак-поводырей, служебных и спортивных собак, а также — после определенной адаптации — будет актуален при сортировке животных в приютах. Кроме того, авторы проекта рассчитывают, что с помощью нового метода можно будет оценивать поведение обитателей зоопарков.
На грани риска
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение современных ИИ-решений сопряжено с определенными рисками. По словам Сергея Карповича, в первую очередь опасность представляют возможные ошибки нейросетей. Например, недостаточно обученные модели могут поставить ложные диагнозы, что приведет к неправильным решениям и рискам для здоровья и жизни животных.
«Защита данных представляет еще один вызов: ветеринарные базы содержат информацию о здоровье, и утечки могут иметь серьезные последствия, включая нарушение конфиденциальности владельцев и регуляторные штрафы», — напоминает эксперт.
Для сельского хозяйства актуальными остаются вопросы доступности технологий, говорит Юрий Тюрин — технический директор MD Audit (ГК Softline). «Не во всех регионах есть стабильный интернет и инфраструктура, что ограничивает внедрение телемедицины и онлайн-сервисов. Также важен фактор доверия: ветеринары и фермеры должны быть уверены, что цифровые решения действительно повышают эффективность, а не усложняют процессы».
Сейчас бизнес старается минимизировать эти риски через платформы, которые обеспечивают высокую безопасность и соответствие стандартам. «Успех зависит от поэтапного внедрения, обучения персонала и партнерства с регуляторами — это путь, который не только снизит риски, но и сделает ветеринарию более устойчивой к будущим вызовам», — уверен Сергей Карпович.
Взгляд в будущее
В ближайшие пять лет информационные технологии и искусственный интеллект существенно расширят инструменты ветеринаров как в городах, так и на фермах, считает Юрий Тюрин. «В практику войдут цифровые двойники стад, прогнозирование вспышек болезней с помощью баз данных, использование ИИ-ассистентов для быстрой диагностики. Такой подход позволит снизить нагрузку на специалистов, повысить точность решений и оперативность реагирования. При этом роль ветеринара не уменьшится: технологии возьмут на себя рутинную аналитику, а человек будет сконцентрирован на контроле, сложных клинических случаях и работе с владельцами животных», — отмечает эксперт.
Эту точку зрения разделяет и Сергей Карпович. По его словам, повседневная работа ветеринаров преобразится радикально: «Мы ожидаем, что к 2030 году ветеринары сосредоточатся на стратегиях ухода, а не на рутине, что приведет к росту производительности на 30–50% и снижению затрат. Такое изменение не только укрепит здоровье животных, но и сделает отрасль более инновационной, открывая путь к новым бизнес-моделям в уходе за сельскохозяйственными животными и питомцами».
Андрей Василевский отмечает, что в ближайшие годы появятся цифровые платформы, где будет храниться вся информация о животных — от генетики до истории лечения. «Это позволит точнее подбирать корма, вакцины, планировать профилактику. По сути, мы переходим от реагирования на проблему к ее упреждению. И здесь роль ветеринара заключается уже не только в лечении, но и в управлении всей системой здоровья животных через «цифру», — поясняет эксперт.
Алексей Ермаков не сомневается: в скором будущем ИИ сможет участвовать в качестве второго или даже первого мнения в области визуальной диагностики (рентген, УЗИ, КТ и МРТ). «В ближайшие 7–10 лет диагностическая работа и прогнозирование вспышек болезней непродуктивных и диких животных изменятся. Чем больше данных мы будем «скармливать» ИИ, тем точнее будут диагнозы и прогнозы», — подчеркивает эксперт.
