利用人工智能预测狗身上危及生命的细菌疾病

狗狗喝了被钩端螺旋体细菌污染的水就会患上钩端螺旋体病，这种病会导致肾衰竭、肝脏疾病和严重的肺出血。疾病的早期发现至关重要，可能意味着生与死的区别。

加州大学戴维斯分校兽医学院的兽医和研究人员发现了一种通过使用人工智能来预测狗的钩端螺旋体病的技术。在对各种模型进行了数月的测试后，该团队开发了一种优于传统测试方法的模型，并提供了对疾病的准确早期检测。这一突破性的发现发表在《科学》杂志上兽医诊断调查杂志．

"传统的测试钩端螺旋体在疾病过程的早期缺乏敏感性，”主要作者Krystle Reagan说，他是一名委员会认证的内科专家和专注于传染病的助理教授。“检测也可能需要两周多的时间，因为需要证明血液样本中抗体水平的上升。我们的人工智能模型消除了快速准确诊断的这两个障碍。”

这项研究涉及了加州大学戴维斯分校兽医教学医院接受过钩端螺旋体病检测的患者的历史数据。从这413只狗身上定期采集血液样本，用于训练人工智能预测模型。在接下来的一年里，医院又治疗了53只疑似患有钩端螺旋体病的狗。该模型正确地识别了所有9只钩端螺旋体病阳性的狗(100%敏感性)。该模型还正确地识别了最终为钩端螺旋体病阴性的44只狗中的约90%。

该模型的目标是使其成为兽医输入患者数据并及时接收预测的在线资源。

兽医学院院长Mark Stetter说:“基于人工智能的临床决策将是兽医医学许多方面的未来。”“我很高兴看到加州大学戴维斯分校的兽医和科学家们领导这项工作。我们致力于为人工智能企业提供资源，并期待与研究人员、慈善家和业界合作，推动这一科学的发展。”

检测模型可以帮助人们

钩端螺旋体病是一种危及生命的人畜共患疾病，这意味着它可以从动物传染给人类。由于这种疾病在人身上也很难诊断，里根希望这一开创性检测模型背后的技术能够转化为人类医学。

“我希望这项技术能够近乎实时地识别钩端螺旋体病病例，为临床医生和业主提供有关疾病过程和预后的重要信息，”里根说。“随着我们的发展，我们希望应用人工智能方法来提高我们快速诊断其他类型感染的能力。”

里根是该学院的创始成员之一兽医学中的人工智能兴趣小组由推广人工智能在该行业使用的兽医组成。这项研究是与加州大学戴维斯分校的数据科学与人工智能研究中心由数学教授托马斯·斯特罗默(Thomas Strohmer)领导。他和他的学生参与了算法的构建。

里根的团队正在积极研究人工智能，以预测其他类型感染的结果，包括抗生素耐药性感染的预测模型，这是兽医和人类医学中日益严重的问题。之前，该组织开发了一种预测阿狄森氏症的人工智能算法，准确率超过99%．

资金支持来自国家科学基金会。