Strideは、インターネット接続や専用ハードウェアを必要とせず、シンプルなスマートフォン動画をUltralytics YOLOによる高速なデバイス上の馬の動作解析に変換します。
AIが獣医療における評価や臨床意思決定を引き続き支援する中、実際の現場環境で利用できる、客観的かつ利用しやすいツールへの需要が高まっています。
Quentin Pleyers博士は、コンピュータービジョンを使用して馬の客観的な歩様解析を実現するiOSアプリ、Strideを開発しました。Strideは、獣医師や馬関連の専門家が動画撮影から直接、動作の非対称性を評価できるよう支援します。Ultralytics YOLOモデルを統合することで、Strideはクラウド接続や特殊なハードウェアに依存せず、1分以内に、どこでも馬の客観的な動作データを収集できるようにします。
馬関連の専門家を支援する科学とテクノロジーの融合#
Quentin Pleyers博士は、スウェーデン南部を拠点とする馬専門の獣医師で、スポーツ医学、生体力学、客観的な動作解析に強い関心を持っています。臨床分野での経験と、長年にわたるソフトウェアエンジニアリングへの情熱を組み合わせ、現場で日々直面していた課題を解決するためにStrideを構築しました。
StrideはQuentin Pleyers博士が独自に開発しました。現在このプロジェクトは、リエージュ大学、European Center for Horse Studies、テネシー大学、イタリアおよびエストニア全域のパートナーなど、教育・研究機関や臨床分野のパートナーとの連携から恩恵を受けています。これらの連携は、検証研究、臨床研究、将来的な応用に重点を置いています。一方、アプリ自体はQuentin Pleyers博士が作成・開発しました。
現場における客観的な跛行評価の課題#
跛行は、馬専門の獣医師が直面する最も一般的で、かつ特に難しい問題の一つです。従来、跛行の評価は獣医師の熟練した目に頼っており、評価結果は施術者によって異なるほか、軽度の跛行や複数の脚に生じる跛行では特に困難となります。
圧力プレートやIMUセンサーなど、客観的なツールは存在しますが、多くの場合、専用ハードウェア、管理された環境、時間のかかるデータ処理が必要です。多くのコンピュータービジョンベースのシステムでは、大容量の4K動画ファイルをリモートサーバーにアップロードする必要があり、帯域幅が限られがちな現場では、この処理に10～15分かかることがあります。
不足していたのは、多くの獣医師や馬関連の専門家がすでにポケットに携帯しているデバイス、つまりスマートフォン上で、客観的な動作データを迅速に提供できるツールでした。
Ultralytics YOLOによるiOS上での高速なデバイス内ポーズ検出#
これを実現するため、Quentin Pleyers博士はStrideを構築しました。ポーズ推定用にトレーニングしたUltralytics YOLO26モデルを活用し、Core MLにエクスポートしてiOS上にネイティブでデプロイしています。アプリは馬が速歩する動画を記録し、フレームごとに主要な解剖学的ランドマークを抽出します。そして、頭部、鬐甲、骨盤などの点の垂直方向の変位を解析し、動作の非対称性を定量化します。
図1. 馬が速歩する様子を示したStrideアプリのスクリーンショット。
重要なのは、動画の撮影からポーズ検出、信号処理に至るパイプライン全体が、デバイス上でローカルに実行されることです。iPhone 17 Proでは、Strideは完全な歩様解析を約1分で処理し、Ultralytics YOLO26 mediumモデルを使用した推論時間は1フレームあたり約10ミリ秒です。
Strideは、幅広い品種、毛色、照明条件、背景で撮影した、馬の手動アノテーション済み画像数千枚を使用してトレーニングされました。Quentin Pleyers博士はUltralytics Platformを使用して、現在アプリを支えるモデルの開発、反復、改良を行い、トレーニングプロセスを効率化しました。
なぜUltralytics YOLOモデルを選ぶのか#
Quentin Pleyers博士にとって、Ultralytics YOLOは、アイデアをプロトタイプから本番環境へ移行するために必要な性能、柔軟性、使いやすさの適切なバランスを提供しました。
図2. Ultralytics YOLOを使用したStrideの性能指標。
複数のコンピュータービジョンフレームワークを検討した結果、Quentin Pleyers博士は、Ultralytics YOLOモデルが生体力学的解析に必要な精度と、モバイルデバイス上でスムーズに動作するために必要な軽量性の両方を備えていることを見いだしました。Core MLへの容易なエクスポートとiOS上へのネイティブデプロイが可能だったことは、Strideを完全オフラインで現場利用できるツールにするうえで重要な要素でした。
より客観的で一貫性のある馬の獣医療を支援#
Strideは獣医師の臨床判断を置き換えるよう設計されたものではなく、この点を理解することが重要です。アプリは跛行を診断するものではありません。馬の垂直方向の動作における非対称性を客観的に測定し、獣医師や馬関連の専門家が総合的な評価を行う際に、信頼できるデータポイントをもう一つ提供します。
図3. 馬が速歩する様子を示したStride iPhoneアプリのスクリーンショット。
このアプローチにより、Strideは馬の獣医療コミュニティ全体で支持を広げています。特に、デジタルツールをワークフローに取り入れることに慣れている、若い世代の獣医師の間で広がっています。Strideは、使い慣れたデバイス上でリアルタイムに客観的なデータを提供することで、評価のばらつきを抑え、より確信を持ったエビデンスに基づく臨床判断を支援します。
馬の歩様解析の未来#
Quentin Pleyers博士は現在、StrideのAndroid対応を進めています。世界中の獣医師、馬関連の専門家、トレーナー、セラピスト、装蹄師、馬主が、客観的な馬の動作解析を利用できるようにすることが目標です。Strideは、ユーザーが動作の非対称性を可能な限り早期に特定できるよう支援することで、早期介入、より良い経過観察、そして最高水準の馬の福祉を実現することを目指しています。教育・研究機関や臨床分野のパートナーとの継続的な連携により、実践におけるStrideの役割をさらに検証し、馬医療における客観的な動作解析の新たな応用を探っていきます。
数十年にわたる臨床の専門知識と最先端のコンピュータービジョンを組み合わせることで、Strideは、熟練した獣医師の経験に基づく観察力を置き換えるのではなく支援する、テクノロジーの新たな章を示しています。
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