寵物不能如人一般用語言描述自己的不適，而且寵物慢性疾病多發。客觀有效的篩查和診斷寵物慢性疾病能夠大幅提升獸醫師的工作效率，并且避免了主觀局限性。在人醫臨床領域，運用大數據和人工智能建立病例模型、篩選治療方案是很常見的。而在動物醫療方面，由于成像系統、醫療信息資源庫、臨床實驗數據共享等方面的技術限制，人工智能的普及率仍然較低。

新瑞鵬寵物醫療集團聚焦于犬類心臟膨大這一常見影像學表征，專注于研究人工智能在動物臨床醫學的實踐和運用，旨在促進寵物醫療的數字化與信息化轉型，提高寵物醫療服務質量和效率。2021年6月5日，由新瑞鵬集團AI技術研發團隊主導的中國動物醫療人工智能首項研究成果，在線發表于動物醫學權威期刊《Preventive Veterinary Medicine》 (中科院期刊分區: 農林科學（大類）2區; 獸醫學（小類）2區，IF=2.3)。《Preventive Veterinary Medicine》是一項國際性周刊，在研究動物流行病學、動物疾病預防與控制以及動物健康經濟學領域具有權威地位，在推動人類健康統一體和環境健康方面作出了卓越貢獻。

（研究成果發表于《Preventive Veterinary Medicine》）

據新瑞鵬集團AI技術研發團隊介紹，“我們開發了一個可用于臨床的基于深度學習的輔助診斷平臺，用于診斷犬的心臟膨大。VHS（椎體心臟評分）是一種測量狗心臟大小的方法。利用該系統檢測到的16個關鍵點的相對位置，計算出VHS的具體值，并與所有犬種的VHS參考范圍相結合，輔助評價犬的心臟腫大。采用HRNet（high resolution network，高分辨率網絡）對2274張犬側位X線圖像（訓練和驗證數據集）中的16個關鍵點（分別位于椎體和心臟上的12個和4個關鍵點）進行檢測，并將該模型用于外部測試集（396張圖像）中的關鍵點，關鍵點檢測的AP達到86.4%。然后，我們采用額外的后處理程序來校正hrnet的輸出，使AP達到90.9%。這一結果表明，該系統可以有效地輔助評價犬的心臟腫大在一個真實的臨床場景。”

這種方式以智能診斷輔助心臟專科檢查，分擔獸醫的工作量、縮短寵物的受苦的時間，更重要的是，可以監察現有的心臟病案例，以及幫助獸醫偵測尚未出現癥狀的早期心臟病。

（對于心臟部分的關鍵點檢測）

基于關鍵點檢測模型，檢測犬類脊柱間隙及心臟部位的關鍵點，并根據椎體測量系統理論計算錐體心臟比例，并根據不同品種的犬類的正常VHS 參考值范圍，確定所檢測的犬的心臟是否發生膨大，以進行心臟膨大識別的智能輔助診斷。采用人體姿態估計模型的HighResolution Net（HRNet）模型分別進行進行犬側位X片中脊柱間隙與心臟關鍵點檢測，提高了錐體心臟比例測量的準確性，以這種智能診斷輔助犬類心臟膨大專科檢查，能夠更加準確，及時監測犬類心臟膨大案例。

（研究成果示意圖）

這項研究成果，能夠大大提高判斷和治療犬心臟病的診斷效率和準確率，對于預防犬類重大心臟疾病具有重大意義。據文獻檢索結果顯示，本文為我國寵物醫療領域首項與人工智能相關的研究，為中國動物醫療以及我國畜牧獸醫產業的數字化發展指明了方向。未來，新瑞鵬寵物集團還將繼續加大研發力度，使AI技術能夠運用在更多動物醫療領域，并且不斷完善產品的設計和適用體驗，解決寵物醫生的難題，提升動物生存福利。

論文原文鏈接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167587721001434