По словам исследователей, оценка боли у кошек – сложная задача, в силу особенностей их естественного поведения. Для решения этой проблемы они предложили разработать дополнительные методы оценки боли, которые могли бы быть объективными, минимально зависеть от человеческого фактора и быть применимыми к кошкам различных пород, полов, окрасов и возрастов. С этой целью ученые провели анализ эффективности искусственного интеллекта в распознавании боли у разных кошек, а также выяснили, какие точки на морде животного наиболее важны для корректной работы программы.
В исследовании приняли участие 84 кошки с разным анамнезом. Их морды сфотографировали на телефон, а затем при помощи опытных ветврачей, опирающихся на поведение и историю болезни кошек, изображения классифицировали по принципу «есть боль» и «боль отсутствует». Эти данные использовались в обучении модели ИИ при помощи двух подходов: глубокого обучения (DL) и алгоритма оценки ориентиров (LDM), в рамках которого было создано 48 меток для анализа различных областей кошачьей мордочки, включая уши, нос, рот и глаза.
Исследователи установили, что метод LDM позволяет правильно идентифицировать наличие боли у животного в 77% случаев, в отличие от DL, который показал точность в 65%.
Ученые назвали такой результат многообещающим, но отметили, что при его применении в реальных условиях почти 25% кошек может испытывать боль, которая не будет выявлена. Поэтому ветврачам придется дополнительно оценивать состояние животных и в случае сомнений назначать обезболивающие препараты.
Свои выводы ученые изложили в публикации, размещенной в журнале Scientific Reports.
