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AI为宠物发声：猫咪健康护理的未来始于一张照片

来源：萌宠菠菠乐园时间：2025-07-19 12:42

人工智能正在彻底改变我们对动物的护理方式。过去，动物健康护理主要依赖于兽医诊所的反应性治疗，而如今，随着AI的进步，动物医疗正朝着主动和数据驱动的方向发展。AI能够在症状尚未显现之前，检测疼痛、监测情绪状态，甚至预测疾病风险。从可穿戴传感器到基于智能手机的视觉诊断，AI工具使宠物主人和兽医能够以前所未有的精确度理解和响应动物的健康需求。在这些创新中，加拿大卡尔加里市的Sylvester.ai公司正在引领AI驱动的猫咪健康护理。

全球宠物护理行业价值3680亿美元，正快速整合先进的AI技术。一些突出的创新包括：

BioTraceIT的PainTrace：这是一种可穿戴设备，通过分析皮肤的神经电信号量化动物的急性和慢性疼痛。这种非侵入性技术提供持续的实时监测，使兽医能够更准确地检测疼痛并量身定制治疗方案。

Anivive Lifesciences：这是一家利用人工智能加速宠物药物发现和开发的兽医生物技术公司。其平台整合专有软件和预测分析，以更快地识别和推出新疗法，专注于癌症、真菌感染和病毒性疾病等伴侣动物的治疗。

PetPace：一种可穿戴项圈，监测狗和猫的体温、心率、呼吸和活动水平。利用AI分析，它能够检测动物基线的偏差，并提前发出疾病或痛苦的警告信号。

Sylvester.ai：一种基于智能手机的工具，利用计算机视觉和人工智能分析猫的面部表情来评估疼痛。用户只需拍摄猫的照片，AI便会根据验证过的兽医痛苦量表评估耳朵位置、眼睛紧张度、嘴形、胡须方向和头部姿势等特征，生成实时的疼痛评分。

这些工具反映了远程、非侵入性监测的转变，使得更早发现健康问题成为可能，从而提高动物的生活质量。Sylvester.ai不仅因其简单性而脱颖而出，更因其科学严谨性和临床验证。

Sylvester.ai：猫咪健康的机器学习先锋

Sylvester.ai的核心产品Tably通过深度学习模型分析猫面部照片，识别与疼痛相关的关键面部动作单元，包括耳朵位置、眼睛紧缩、嘴部紧张、胡须位置和头部姿势。这些视觉线索与兽医验证的痛苦量表相一致。

Sylvester.ai的优势在于其庞大的数据集，已处理超过350,000张猫咪图片，建立了世界上最大的猫咪健康标注数据集。其机器学习流程包括：数据收集、预处理、标注和模型训练，确保在移动设备上快速实时反馈，当前疼痛检测准确率达到89%。

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为什么这很重要：填补猫咪健康的空白

创始人Susan Groeneveld创建Sylvester.ai是为了应对一个系统性问题：猫咪往往在病情严重时才获得医疗关注。在北美，只有三分之一的猫接受定期兽医检查，而狗的比例超过一半。这种差异部分源于猫的进化本能，即掩饰疼痛。Sylvester.ai通过提供一种非语言的方式让猫咪“发声”，使照顾者能够更早采取行动。

Sylvester.ai的技术正开始与宠物护理生态系统的各个部分整合，特别是在兽医工作流程中。与法国动物疼痛管理平台CAPdouleur的合作，将Sylvester.ai的面部识别能力与数字疼痛评估工具相连接，扩大了视觉AI在欧洲的应用。

未来展望：狗、设备与更深层次的智能

Sylvester.ai的长期计划包括适应狗的疼痛检测、结合视觉、行为和生物数据的多模态AI，以及嵌入到临床管理软件中进行标准化的AI辅助分诊。Groeneveld总结道：“我们的使命很简单——让动物在护理中发声。我们才刚刚开始。”

随着机器学习模型的成熟和训练数据集的不断丰富，未来将出现针对不同物种的高度专业化AI工具，从而为每个物种提供主动、非语言、实时的健康评估。这标志着兽医科学的一个转折点，护理将不仅是反应性的，而是预见性的。