Ветеринары теряют монополию: нейросеть ставит диагнозы лучше живых врачей

В Московской ветеринарной академии имени Скрябина создали систему, которая заставляет пересмотреть привычные методы диагностики. "Единая ветеринарная информационная аналитическая система" (ЕВИАС) не просто собирает данные — она учится на ошибках врачей, анализируя тысячи историй болезней. Уже сейчас нейросеть подсказывает治疗方案, опираясь на статистику: например, какие препараты чаще всего помогали при аналогичных симптомах. При этом разработчики подчёркивают, что окончательное решение остаётся за специалистом — но практика показывает, что в 80% случаев система точнее определяет проблему, чем человек.

Протоколы под микроскопом: почему ветклиники не хотят делиться опытом

Главная задача ЕВИАС — создать единые стандарты лечения, но здесь кроется конфликт. Частные клиники годами нарабатывали собственные методики и не спешат раскрывать их конкурентам. Однако академия настаивает: без общих правил невозможно снизить смертность животных из-за врачебных ошибок. Пока систему тестируют в нескольких московских и региональных клиниках, а также в Узбекистане. Интересно, что некоторые ветеринары уже жалуются: нейросеть "перекрывает кислород" — владельцы питомцев, увидев рекомендации в приложении, требуют их точного исполнения, не доверяя альтернативным мнениям.

Приложение для тревожных хозяев: история болезни в один клик

Для обычных владельцев животных разработали мобильное приложение — теперь не нужно хранить кипу бумаг или переспрашивать диагноз. Все анализы, назначения и даже динамика лечения доступны в телефоне. Но есть и обратная сторона: часть пользователей начинает самостоятельно "корректировать" терапию, начитавшись форумов. Ветеринары признаются, что такие случаи участились, и призывают не игнорировать очные консультации.

Будущее или угроза? Кого заменит искусственный интеллект

Разработчики уверены: ЕВИАС не отнимет работу у врачей, а лишь снизит нагрузку. Однако в отрасли уже звучат опасения — особенно среди молодых специалистов, которые боятся, что алгоритмы обесценят их опыт. Пока система учится на прошлых ошибках, но в перспективе сможет предсказывать эпидемии и даже предлагать новые лекарства. Остаётся вопрос: готовы ли клиники к прозрачности, а пациенты — к тому, что их питомцев будет лечить не человек, а база данных?