Группа исследователей под руководством ученых из Университета штата Вашингтон использовала приложение для проверки его эффективности в клинике по вакцинации против бешенства в сельской местности Танзании, где они проводили микрочипирование, вакцинацию и регистрацию собак. Технология оказалась удивительно точной во время последующего посещения близлежащих деревень, когда из базы данных удалили некачественные снимки и неправильно записанную информацию. С помощью приложения операторы определили 76,2% вакцинированных собак и 98,9% невакцинированных.

Поскольку домашние собаки чаще всего и передают бешенство человеку, борьба с ним в глобальном масштабе требует массовой вакцинации собак, — сказал доцент ВГУ Феликс Ланкестер, главный исследователь.

При проведении массовой вакцинации одной из основных проблем, с которой мы сталкиваемся, является попытка определить, какие собаки были вакцинированы, а какие нет. Например, микрочипы слишком дороги, чтобы использовать их в масштабах, необходимых для искоренения бешенства, а ошейники владельцы могут снять. Мы разработали это приложение, чтобы выяснить, может ли сработать распознавание собачьих морд, и оно показывает отличные результаты, помогая нам достичь этой цели.

Ежегодно от бешенства погибает около 60 000 человек. Почти все случаи заболевания происходят в Африке и Азии, и более 99% из них являются результатом укусов собак. Систематическая и последовательная вакцинация, подобная той, что проводится в рамках программы ВГУ «Африка без бешенства», эффективна для борьбы с болезнью, но для достижения стадного иммунитета и предотвращения устойчивой передачи вируса необходимо вакцинировать примерно 40% собак в районе. Поэтому способность точно и эффективно идентифицировать вакцинированных собак жизненно важна для успешной реализации программ по борьбе с бешенством.

Алгоритм распознавания лиц, используемый в приложении, разработанном в сотрудничестве с компанией PiP My Pet, расположенной в Ванкувере (Канада), и исследователями Школы глобального здравоохранения Пола Г. Аллена при ВГУ, идентифицирует собаку, изучая ключевые компоненты ее морды и сравнивая их с изображениями морд других собак в архиве ранее сохраненных изображений. Изображения с наибольшим количеством похожих компонентов возвращаются как возможные совпадения, и пользователь должен решить, есть ли такое совпадение.

Работа приложения зависит от качества изображений и правильной записи информации о каждой собаке, включая ее возраст, окрас и пол. До того как из базы данных были удалены некачественные изображения и неверная информация, пользователи смогли найти совпадения только с 65% вакцинированных собак.

Ланкестер, который также директор организации Rabies Free Africa, говорит, что эффективность приложения можно повысить с помощью более совершенных технологий — например, новых смартфонов с высококачественными камерами — и дополнительного обучения операторов.

Помимо того, что приложение может стать инструментом идентификации вакцинированных собак, оно также может быть использовано в других видах животных, для борьбы с болезнями и в исследовательских целях, где может потребоваться идентификация животных.

В настоящее время для работы компонента сопоставления лиц пользователи должны находиться в сети, однако, по словам Ланкестера, команда также работает над уменьшением размера «движка», управляющего работой приложения, чтобы его можно было загружать и использовать в автономном режиме, что уменьшит зависимость приложения от доступа к интернету, который не всегда доступен в отдаленных районах.

Мы еще не дошли до этого, но я думаю, что с инвестициями технология может быть реализована. Я в восторге от ее потенциала, — сказал Ланкестер, — но нам нужно найти средства, чтобы инвестировать в ее развитие. Я приглашаю всех желающих связаться со мной, если у них есть идеи по финансированию или они хотели бы сотрудничать в этом направлении.