AI System for Veterinary Medicine

We design and deploy artificial intelligence systems: from prototype to production-ready solutions. Our team combines expertise in machine learning, data engineering and MLOps to make AI work not in the lab, but in real business.
Showing 1 of 1 servicesAll 1566 services
AI System for Veterinary Medicine
Medium
~2-4 weeks
FAQ
AI Development Areas
AI Solution Development Stages
Latest works
  • image_website-b2b-advance_0.png
    B2B ADVANCE company website development
    1212
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Development of a web application for FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Website development for BELFINGROUP
    852
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Development of an online store for the company FURNORO
    1041
  • image_logo-advance_0.png
    B2B Advance company logo design
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Development of a web application for Enviok
    822

AI-система для ветеринарной медицины

Рентген грудной клетки кошки с тромбоэмболией и рентген с лёгочной инфекцией — для ветеринара с 2-летним опытом они могут выглядеть похоже. CV-модель, обученная на 180 000 аннотированных снимков мелких животных, выдаёт дифференциальный список за 3 секунды. Не ставит диагноз — выделяет приоритеты для врача.

Диагностический AI

Радиологический анализ

Собаки и кошки — 85% нагрузки ветклиники. Основные задачи CV по рентгену:

  • Торакальные патологии: кардиомегалия (vertebral heart score), плевральный выпот, пневмония, отёк лёгких
  • Ортопедия: дисплазия тазобедренного сустава (HD scoring — A/B/C/D/E по FCI), ДТДП (болезнь Перта), остеосаркома
  • Абдомен: гастродилатация-заворот (GDV — неотложная), кишечная непроходимость

YOLOv8 multi-label классификатор на DICOM-снимках. Датасет: партнёрство с ветеринарными клиниками для сбора аннотированных кейсов + трансфер из радиологических датасетов людей с domain adaptation. На HD scoring: Cohen's kappa 0.79 vs. board-certified radiologist — сопоставимо с junior radiologist.

Дерматология

90% визитов в общей практике включают осмотр кожи. CV-классификатор по фото: демодекоз, саркоптоз, грибковые инфекции, аллергический дерматит, горячие точки (acute moist dermatitis). Fine-tuned EfficientNetV2 на 45 000 клинических фото: top-3 accuracy 0.88.

Мобильное приложение: ветеринар фотографирует поражение → inference через TFLite (on-device, offline) → дифференциальный список с вероятностями. Latency: 340 мс на iPhone 14.

Офтальмология и отоскопия

Катаракта: степень зрелости по фото глаза. Отит: классификация степени воспаления по эндоскопическому снимку уха. Обе задачи — multi-class classification, fine-tuned ResNet50 или ConvNeXt-Small, точность 0.84 и 0.81 соответственно.

Клинические решения и мониторинг

Сепсис и критическое состояние

В ветеринарии нет SOFA score — разработаем аналог. SIRS-критерии (Systemic Inflammatory Response Syndrome) для ветеринарии + ML-расширение. XGBoost на витальных показателях + лабораторных данных предсказывает deterioration в ближайшие 4 часа. На ретроспективном датасете 1200 госпитализаций: AUROC 0.83 для предсказания ICU transfer.

Дозировка препаратов

Ветеринария сложнее человеческой в части дозировок: 50 видов пациентов, экстремальные диапазоны масс (0.1 кг у хомяка до 80 кг у лабрадора), отсутствие зарегистрированных ветеринарных форм для многих препаратов (off-label). LLM-ассистент (fine-tuned на ветеринарных руководствах) с RAG по базе ветеринарной фармакологии: рекомендация дозировки + предупреждения о межлекарственных взаимодействиях + токсикологические данные по виду.

Genetics и breeding analytics

Генетическое тестирование и риски

Breed-specific genetic diseases: дегенеративная миелопатия (DM у немецкой овчарки), прогрессирующая атрофия сетчатки (PRA), vWD — наследуются по известным паттернам. ML интерпретация raw genotyping (SNP array) → risk profile для заводчика. Рекомендации по pairing для минимизации риска носительства.

Breeding value estimation

Геномная оценка племенной ценности (GEBV — Genomic Estimated Breeding Value): стандарт в livestock, адаптированный для companion animals. Ridge Regression BLUP + SNP данные → ranking по FCI health criteria.

Телемедицина и триаж

Triage chatbot

Владелец описывает симптомы в 22:00 — когда клиника закрыта. LLM (Claude или GPT-4o, fine-tuned на ветеринарных симптомах) + Knowledge Graph по дифференциальной диагностике: определяет срочность (экстренно сейчас / запись на завтра / наблюдение дома). Снижение необоснованных экстренных звонков: 28%.

Мониторинг хронических пациентов

Диабет, гипертиреоз, почечная недостаточность — требуют регулярного мониторинга. Smart wearable (PetPace collar): temperature, pulse, respiration, activity, HRV → anomaly detection ML-модель → alert владельцу и врачу при отклонении.

Стек: PyTorch для CV, TFLite для мобильных, FastAPI для inference API, DICOM (pydicom, Orthanc), HL7 FHIR-адаптированный для ветеринарии, PostgreSQL.

Срок разработки: 3–6 месяцев для радиологического и дерматологического модуля. Полная платформа с genetics и wearable мониторингом: 8–14 месяцев.