Comment l'intelligence artificielle peut-elle participer aux consultations orthopédiques des professionnels en pratique canine ?
L'IA intégrée dans la technologie Tendiboots™ canine est spécifiquement entraînée pour l'identification et la localisation de la boiterie chez le chien. Cet entraînement est basé sur des centaines d'analyses de la locomotion et la participation de quinze vétérinaires.
L'enjeu de la détection des boiteries
La boiterie chez les chiens est un indicateur important des troubles musculo-squelettiques ou neurologiques. Sa détection précise revêt une importance capitale pour les vétérinaires, car elle influe directement sur le bien-être et la santé de l'animal, ainsi que sur le traitement nécessaire. Un diagnostic précoce est essentiel pour élaborer des stratégies de soins efficaces et prévenir toute aggravation. Cette tâche est particulièrement ardue dans le cas de boiteries de faible grade ou lorsque les chiens sains ne présentent pas une symétrie droite-gauche parfaite.
La détection traditionnelle de la boiterie repose généralement sur une évaluation visuelle de la démarche ou via des outils comme les tapis de marche instrumentés. L'évaluation de la symétrie est ensuite effectuée en analysant divers paramètres de la locomotion (durée des foulée, force d'impact, etc.).
De récentes études ont exploré l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine du diagnostic vétérinaire. Cette approche promet de gagner en efficacité et en objectivité pour les professionnels de la santé animale.
Un condensé de paramètres objectifs
L'intelligence artificielle de Tendiboots™ canine regroupe 12 paramètres objectifs pour chacun des membres de l'animal. Chacune des ces informations est automatiquement pondérée en fonction de son importance dans la reconnaissance ou non d'une boiterie. Cette identification est automatisée par les algorithmes de deep learning de cette technologie.
Les comparaisons des données se font systématiquement entre les membres controlatéraux. Les pattes avant sont comparées entre elles, tandis que les pattes arrière sont comparées entre elles.
L'entraînement de cette technologie est réalisé sur des animaux de 7 à 65 kg et permet d'aider à la détection des boiteries atteignant un membre de grade 1 à 4 (boiterie légère à sévère). L'outil est également entraîné à reconnaître l'absence de boiteries.
La capacité de détection atteint près de 80 %.
Cette nouvelle méthode pour diagnostiquer la boiterie chez le chien combine l'observation clinique avec l'analyse informatique pour offrir des informations utiles aux vétérinaires. Son objectif est d'améliorer les capacités de diagnostic des professionnels et de fournir un outil supplémentaire pour soutenir leurs compétences et leur expérience.
Les données objectives aident les vétérinaires à prendre des décisions éclairées concernant les traitements, les protocoles de rééducation et les plans de soins à long terme pour les chiens.
Les algorithmes de Tendiboots™ canine représentent une avancée par rapport aux approches diagnostiques traditionnelles. Ils utilisent une méthodologie basée sur les données pour détecter des motifs subtils et des nuances dans la démarche et les paramètres biomécaniques des chiens. Grâce à des techniques avancées de traitement du signal et des algorithmes d'extraction de caractéristiques, ce modèle peut extraire des informations importantes à partir des données brutes des capteurs, permettant ainsi de classifier la boiterie et de localiser les membres affectés avec une grande précision et efficacité.
Il a été démontré que ces réseaux neuronaux artificiels peuvent traiter des ensembles de données complexes et sont applicables au diagnostic vétérinaire de manière non invasive et fiable.
