Hufrehe Alarm – KI-Matrix für präventive Veterinärdiagnostik

„Hufrehe Alarm hat uns ermöglicht, kritische Veränderungen am Pferdehuf Monate früher zu erkennen und rechtzeitig einzugreifen – ein Quantensprung für die Tiergesundheit!“
  –– Alexandra Wilhelm CEO

1. Kurzübersicht 

• Kunde/Branche: Hufrehe Alram (Tiergesundheit)

• Ziel: Entwicklung einer mobilen App, die KI-gestützte Bildanalyse verwendet, um subtile pathologische Veränderungen am Pferdehuf frühzeitig zu erkennen und den Schweregrad quantitativ zu bewerten.

• Budget & Dauer: ca. 35.000 €; MVP in 4 Monaten.

• Ergebnis:

  • + 22 % höhere Frühdiagnose-Genauigkeit

  • – 60 % reduzieren irreversible Gewebeschäden

  • 1 Min. statt 30 Min. Diagnosedauer pro Bild

2. Ausgangslage & Herausforderungen

Hufrehe ist eine der gefährlichsten Erkrankungen in der Pferdehaltung. Bisher konnten subtile Befunde nur manuell und mit hoher Fehlerrate beurteilt werden. Die Herausforderung war,

• hochauflösende Huf-Fotos in Echtzeit auszuwerten,

• pathophysiologische Parameter (Präzision auf Gewebeebene) algorithmisch zu quantifizieren,

• und die Analyse in einer mobilen App zugänglich zu machen.

3. Lösung & Technologie

3.1 Adaptive Bildverarbeitungs-Engine

• Multidimensionale Analyse:

  • Verarbeitung von Röntgen-, Infrarot- und sichtbaren Fotos in einem CNN-basierten Modell.

  • Kombination aus Convolutional Neural Networks und Random Forest-Klassifikatoren zur Risikobewertung.

• Veterinärmedizinisches Wissen:

  • Einbindung neuester Forschungsergebnisse zu Hufrehe in die Trainingsdaten.

  • Adaptive Gewichtung pathologischer Marker (z. B. Hufwanddicke, Entzündungsanzeichen).

3.2 Technologiestack

• Frontend: React Native App mit Offline-Fotoupload und Live-Feedback.

• Backend:

  • Python/FastAPI für KI-Inferenz-Services.

  • TensorFlow Serving für skalierte Bildanalysen.

• Datenbank: MongoDB für Bildmetadaten, InfluxDB für Zeitreihendaten.

• Deployment: Docker-Container auf Kubernetes (AWS), GPU-optimierte Inferenz-Knoten.

4. UX/UI-Design & Usability

1. Design Sprint (Woche 1–2):

   • Workshops mit Tierärzten und Hufbearbeitern: Definition kritischer Bildbereiche.

   • Wireframes für Foto-Upload und Diagnose-Report.

2. Prototyp & Tests (Woche 3–4):

   • Clickdummy in Figma: Live-Heatmap-Overlay auf Huffotos.

   • Usability-Tests in Tierkliniken.

3. Finales UI (Woche 5–6):

   • Farbskala für Risikostufen (grün–gelb–rot).

   • Intuitives Dashboard mit Verlaufskurven.

5. Projektverlauf & Meilensteine

1. Kick-off & Datenerfassung (Woche 1–2)

2. Modelltraining & Backend-Setup (Woche 3–8)

3. Prototyping & UX/UI (Woche 9–11)

4. Frontend-Entwicklung & Integration (Woche 12–15)

5. Beta-Launch & Feedback (Woche 16–17)

6. Go-Live & Schulung (Woche 18)

6. Ergebnisse & KPIs

• Frühdiagnose-Genauigkeit: + 22 %

• Analyse-Dauer pro Bild: 1 Min. (statt 30 Min.)

• Irreversible Schäden: – 60 %

• User-Zufriedenheit: 4,8/5 Sterne bei Tierärzten

7. Zitat/Testimonial

„Hufrehe Alarm hat unsere Diagnoserate in Pilotkliniken dramatisch verbessert und uns geholfen, frühzeitig zu reagieren.“
  –– Dr. Schwarz, Tierärztin

8. FAQ – Häufige Fragen zu Hufrehe Alarm

1. Welche Fotos werden benötigt?
   – Hochauflösende Röntgen- und Sichtfotos (Smartphone-Kamera genügt).

2. Wie lange dauert die Analyse?
   – Durchschnittlich 1 Minuten pro Bild.

3. Ist die App auch offline nutzbar?
   – Ja, Bild-Upload erfolgt offline, Analyse bei Internetverbindung.

4. Welche Plattformen werden unterstützt?
   – iOS und Android (React Native).

9. Technologische Eckdaten auf einen Blick

• Frontend: React Native, Offline-Upload, Live-Heatmap

• Backend: Python/FastAPI, TensorFlow Serving, Kubernetes (AWS)

• ML/AI: CNN, Random Forest, GPU-Inferenz

• Datenbank: MongoDB, InfluxDB

• CI/CD: GitLab CI, Docker, Helm

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