AI再出圈充当宠物行为学专家与健康管理师

　　图：Getty
　　宠物营养在过去的20年里已成了大生意。市场研究机构Grand View Research表示，2018年全球宠物食品市场的规模为830亿美元，预计该市场在2019年至2025年的增长为4.5%。而狗粮从合成成分到天然成分的转变则是这一趋势的主要推动力。
　　科技公司Wild Earth曾于2017年推出基于可持续植物蛋白的清洁狗粮品牌。到现在，2021年至2028年的预测期内素食狗粮市场预计将以12.0%的速度增长。
　　Waltham宠物护理科学研究所研究主管Darren Logan博士认为，宠物护理行业即将迎来一个特别的时刻，也就是宠物护理会扩展到注重宠物的健康，而不是在宠物健康出现问题时才去做护理。
　　＂例如，骨关节炎和关节疼痛这种，这是年龄大的宠物常常经历的主要健康问题，如果能更早地检测出迹象和症状，就有助于兽医和宠物主人帮助防止这种问题对宠物生活质量产生的影响。宠物与人类不同，它们无法直接告诉我们自己的喜好、需求或问题。这意味着想要改善它们的生活我们就需要获得这些信息。＂Logan 表示。
　　他强调，过去是通过观察来实现这一点。＂例如，善于观察的宠物主人可能会注意到自己的狗抓挠的频率有点高，然后就会去看兽医进而诊断出皮肤病。但很多主人可能要等到抓挠现象相当严重时才会注意到，狗狗在此期间会饱受不适之苦。＂
　　一切都在数据里
　　Logan表示：＂我们现在则是收集一系列关于宠物的数据，这些数据包括从宠物的兽医医疗记录到它们的基因构成、从它们的饮食到它们的日常活动概况各方面的数据。这些数据里存在一些模式，而模式可以关联起来以达到更好地了解宠物的健康和行为的目的。＂
　　在他看来，人工智能可以将这些宠物数据的潜在威力释放出来，可以帮助高效地检视这些模式。＂比如狗狗抓挠这种情况，我们可以利用AI寻找那些被诊断为皮肤病的狗狗运动模式，我们现在只需使用连接在狗狗项圈上的活动监视器，就可以更早地发现狗狗开始频繁抓挠的时间点。＂
　　当然，同样的技术也可以用于发现宠物何时开始出现关节问题，如骨关节炎等等。利用人工智能，通过活动追踪设备，人们可以发现宠物步态的细微变化，进而更早地发现他们的疾病。
　　Logan表示，宠物主人使用了这种方法就可以更快地使狗狗接受治疗，减少狗狗的关节疼痛。＂归根结底，预防保健这一步意味着宠物主人和宠物之间有更多健康快乐的相处时间。＂ 他补充到。
　　动物预测模型
　　人工智能在人类健康领域的常见用途是预测模型的开发，计算机可以发现数据中的微妙模式，而数据是健康或疾病状况的早期指标。对动物来说同样如此，很多疾病如果发现得早并及早治疗，康复结果就更好，所以预测模型有可能成为医疗领域的变革性举措。
　　Logan以自己的猫咪Morgana为例，他表示，＂我们综合了数十万份的匿名宠物历史医疗记录数据，然后开始比较那些后来发展成常见肾脏疾病的猫咪的血液和尿液资料，并将这些资料与健康猫咪的资料进行比较。＂＂后来，我们开发了一种人工智能算法，利用该算法，只需查看每年的常规血液和尿液检测就能预测猫咪何时会患上这种疾病，时间上比传统的临床诊断提前两年。这个预测与传统的诊断测试不同，我们不需要从猫咪身上提取额外的样本，人工智能可以在几秒钟内生成结果。＂
　　在传统的诊疗模式中，猫咪一旦被诊断患了慢性肾脏疾病就通常认为不可以治愈了。而这种基于人工智能的方法现在为我们提供了一个两年的新窗口，可以帮助兽医专业人员和宠物主人在猫咪开始出现潜在临床症状之前着手治疗这种疾病。
　　Logan说，＂时间将证明这样是不是能完全预防这种疾病，但我们希望这样做能够让我们有更多的时间与宠物在一起，我们认为这是非常值得的，所以我们也在努力将类似的人工智能方法应用到其他宠物疾病上。＂
　　对此，Mars宠物护理公司的全球宠物护理首席财务官Paulo de Castro表示，人工智能对他来说就是关乎预防性护理。他表示，＂我们不仅利用人工智能的力量来了解宠物的基因和行为揭示其对整体健康的强大洞察力，而且也在帮助预测宠物疾病，以便兽医和宠物主人能够更好地合作，达到让宠物保持健康和快乐的目的。＂
　　根据预防宠物肥胖协会的统计资料，美国估计有60%的猫和56%的狗都超重或肥胖，这导致很多宠物出现一系列的健康问题。
　　De Castro说：＂我们公司采取了数据驱动的方式研究宠物的肥胖问题，这可以帮助早期预测宠物的疾病，让它们活得更健康快乐。＂也就是说，宠物在进兽医所时，它们的体重会被记录下来，但如何记录这些信息做法则在各有不同。
　　他解释，＂有时只是记一个数字，有时却写在医疗笔记中，有时会作为身体状况评分的一部分，评分方法在不同的类型里也会有所不同。这意味着在大样本中很难得到一套合适的宠物体重和身体状况评分标准。＂
　　Mars宠物护理公司为了解决这个问题，特意为宠物医院写了一个自然语言处理(NLP)流程算法，从而高效地找出这些信息。
　　De Castro称：＂这种方法帮助我们更好地了解了问题的规模，成功定位了30%以上的肥胖宠物病例，并发现了猫咪超重和肥胖的特殊问题。这就使得兽医专业人员可以在完成诊断后为宠物主人找出可用的方法和途径，并且评估哪些干预措施是最成功的以及为宠物主人采取推荐行动时提供支持。＂
　　除此之外，Mars宠物护理公司还发现，在诊断后的三到四个月内，那些实施积极体重管理计划并频繁进行兽医检查的宠物，比那些不经常看兽医的宠物可以更快地达到健康体重。De Castro表示，＂这些见解还影响到如何为宠物主人提供更多的定制化提醒，达到帮助兽医在传统的临床环境之外开始对宠物和宠物主人的行为产生影响。＂
　　宠物可穿戴设备与AI创新
　　Logan认为，在未来几年里，我们将看到宠物行业里人工智能工具的爆发，比如新一代宠物可穿戴设备可以利用人工智能解释从宠物那里收集的数据。
　　＂活动追踪器现在已经不仅仅是追踪狗狗的步数了，同时也在识别各种与健康相关的行为。例如，跟踪抓挠和舔舐，这都可以帮助主人和兽医评估在这些行为升级或严重时是否存在潜在的原因。人工智能工具也将越来越多地融入到常规兽医实践里。＂Logan补充表示，过去一年里的2019新冠大流行加速了视频咨询的增长，要依靠远程收集数据，这些都适合人工智能辅助分诊。
　　＂人工智能非常适合视频等丰富数据源的分析，我们都知道大家喜欢拍摄宠物视频。我期待看到基于人工智能的仪器和应用能够负责任地、合法地解释和‘翻译’宠物的行为。＂Logan强调。