AI-teknologi kan revolutionera diagnostiken av öronsjukdomar hos hundar, särskilt när det gäller otitis externa, eller extern otit, en av de mest förekommande diagnoserna inom smådjursmedicin. Enligt en ny studie från University of Wisconsin-Madison och Louisiana State University, publicerad i Veterinary Dermatology, undersöks hur artificiell intelligens (AI) kan användas för att identifiera och klassificera förändringar i hörselgången genom analys av videootoskopiska bilder.

Forskarna har utvecklat en datorseendemodell baserad på YOLOv5-algoritmen, en avancerad teknik för bildigenkänning. Denna modell har tränats på ett stort antal bilder av hundars hörselgångar och har lärt sig att särskilja mellan tre olika tillstånd: friska hörselgångar, inflammation (extern otit) och tumörmassor. Under studien testades fyra olika versioner av modellen, och forskarna analyserade hur storleken och sammansättningen av datasetet påverkade modellens precision. Resultaten visade att en större och mer varierad mängd data resulterade i högre noggrannhet, medan modeller med många dubbletter riskerade att ge för optimistiska resultat.

Trots vissa utmaningar uppvisade modellen en hög noggrannhet i att identifiera förändringar i hörselgången. Forskarna framhäver att AI-baserad diagnostik har potential att bli ett betydande stöd för veterinärer genom att möjliggöra snabbare och mer precisa bedömningar av öronsjukdomar. Det är dock viktigt att notera att ytterligare validering krävs innan denna teknik kan implementeras i klinisk praktik.

Extern otit är en komplex sjukdom som kan ha flera olika orsaker och är en av de vanligaste anledningarna till att hundar besöker veterinären. Diagnostiska metoder för denna sjukdom är ofta subjektiva och kan variera beroende på veterinärens erfarenhet och de tekniker som används vid undersökningen. AI-baserade verktyg skulle kunna underlätta för primärveterinärer att upptäcka tidiga tecken på förändringar och därigenom minska risken för feldiagnoser, särskilt i fall av kroniska eller återkommande infektioner.

Även om teknologin befinner sig i ett tidigt utvecklingsskede, visar denna studie att AI har potential att bli ett värdefullt verktyg i den kliniska diagnostiken av öronsjukdomar hos hundar. Ytterligare forskning är dock nödvändig för att säkerställa att modellen är effektiv på en bredare och mer varierad patientpopulation innan den kan börja användas i kliniska miljöer.

Den fullständiga studien kan läsas här.

DOG NEWS SVERIGES STÖRSTA HUNDBLOGG

#hund #hundar #hundblogg #dognews #hundvalp #hundraser #hundsaker #hundtillbehör #hundleksaker #hundsängar #hundbur #hunduppfödare #hundförsäkring #hundattacker