【特稿】寵物醫療大模型 診斷準確防疫無憂

在寵物數量攀升與健康需求升級的背景下，AI技術正成為突破寵物診療瓶頸、升級疫病防控體系的關鍵力量，將動物「不可言說」的健康狀態轉化為可量化數據，解決傳統診療依賴主觀經驗、資源分配不均的問題，推動防疫從被動應對轉向主動預測，極大降低風險。

于康震表示，AI解決了傳統治療中主觀依賴強、早期認知難、複雜病例解析慢的痛點，形成多維度數據協同診斷體系。他舉例說，美國康奈爾大學開發的寵物CT影像AI系統對肺部的結節、骨腫瘤等二十餘種病變的檢出率，較人工診斷提高了40%。內地一家寵物醫院的皮膚鏡系統，通過算法可以區分蟎蟲、真菌、細菌性皮膚病，準確率可達93%，將進檢時間從25分鐘壓縮到了5分鐘。

于康震介紹，寵物醫療領域的寵智靈大模型，初診準確率達92%，對罕見病的識別準確率也能夠達到89%。塗鴉智能開發的多光譜項圈，可實時採集犬貓的心率、活動量與皮膚溫度，結合大模型分析，能在皮膚炎症臨床症狀出現前2天就發出預警，準確率92%。

于康震表示，在野生動物疫病監測研究中，AI技術可突破傳統調查的局限，內地研究團隊利用衛星遙感與AI模型預測候鳥的遷飛路線，能提前3周發布高致病性禽流感風險，為防控爭取更多緩衝時間。