Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Veterinary ~ AI

Channel

Veterinary ~ AI

@Veterinary_AI

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

1,785subscribers

+14 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002335118298
TypeChannel
Username@Veterinary_AI
CreatedBetween 1 September 2024 and 31 March 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live15 September 2026
Measurements held11
Confirmed unchanged1 time, most recently 15 September 2026
On Telegramt.me/Veterinary_AI

Growth

1,7661,7851,775.56 August 2026 — 1,771 subscribers7 August 2026 — 1,770 subscribers10 August 2026 — 1,768 subscribers16 August 2026 — 1,769 subscribers20 August 2026 — 1,766 subscribers23 August 2026 — 1,783 subscribers27 August 2026 — 1,785 subscribers1 September 2026 — 1,783 subscribers6 September 2026 — 1,782 subscribers11 September 2026 — 1,783 subscribers15 September 2026 — 1,785 subscribers6 August 202615 September 2026
11 measurements spanning 40 days, net +14. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 1,763–1,788 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Sept 2026, 08:581,785+2
11 Sept 2026, 08:011,783+1
6 Sept 2026, 11:371,782-1
1 Sept 2026, 18:551,783-2
27 Aug 2026, 02:531,785+2
23 Aug 2026, 23:431,783+17
20 Aug 2026, 02:221,766-3
16 Aug 2026, 18:381,769+1
10 Aug 2026, 12:221,768-2
7 Aug 2026, 12:241,770-1
6 Aug 2026, 15:221,771first reading

Engagement

21 posts held, back to 7 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 21 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Video runtime
14m 59s
Average length
7m 30s

Measured directly from 2 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

175 reactions across 21 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 80.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
14180.6%
🔥116.29%
💯105.71%
👍95.14%
42.29%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 21 of the 21 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 175 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 7 July 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

7 Aug 2026, 08:30 UTC135 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 اپلیکیشن TTcare Equine 🔹 اسب‌ها به دلیل ارزش اقتصادی و ورزشی بالا نیازمند پایش دقیق وضعیت حرکتی و سلامت هستند و این اپلیکیشن با هدف تشخیص زودهنگام مشکلات اسکلتی-عضلانی و مدیریت سلامت اسب‌ها توسعه یافته است. ▪️ثبت و تشخیص هویت هر اسب با استفاده از هوش مصنوعی ▪️تحلیل گیت (Gait Analysis)‌ و بررسی الگوی حرکت اسب از روی ویدئو برای شناسایی تغییرات غیرطبیعی ▪️کمک به شناسایی اولیه علائم لنگش پیش از آشکار شدن علائم شدید ▪

7

6 Aug 2026, 08:30 UTC214 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 اپلیکیشن TTcare vet 🔹 این اپلیکیشن نسخه تخصصی برای دامپزشکان و کلینیک‌هاست. هدف این پلتفرم کاهش زمان معاینه، مستندسازی بهتر و کمک به تصمیم‌گیری بالینی است. ▪️تحلیل و بررسی تصاویر چشم، پوست، دهان و سایر ضایعات قابل مشاهده ▪️ سیستم فهرستی از تشخیص‌های افتراقی را پیشنهاد می‌دهد تا دامپزشک سریع‌تر به تشخیص نهایی برسد. ▪️ثبت خودکار خلاصه پرونده بیمار (SOAP) به‌صورت خودکار ▪️ایجاد گزارشی ساده و قابل فهم برای توضیح وضعی

8

5 Aug 2026, 08:30 UTC249 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 اپلیکیشن TTcare 🔹 این اپلیکیشن با استفاده از هوش مصنوعی تصاویر و ویدئوهای ثبت‌شده از پت را تحلیل کرده و در صورت مشاهده علائم غیرطبیعی کاربر را از احتمال وجود مشکل آگاه می‌کند. ▪️بررسی چشم و تشخیص علائمی مانند قرمزی، کدورت، ترشحات و سایر ناهنجاری‌های ظاهری. ▪️بررسی و ارزیابی سلامت دهان، دندان‌ها و لثه و شناسایی تغییرات غیرطبیعی. ▪️بررسی پوست و تحلیل ضایعات پوستی مانند التهاب، زخم و ریزش مو ▪️تحلیل نحوه راه رفتن (G

8

4 Aug 2026, 08:30 UTC277 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

🔹 AI FOR PET 🔹 🔹 استارتاپ کره‌ای AI for pet با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق امکان غربالگری و تشخیص زودهنگام برخی بیماری‌های حیوانات را تنها با استفاده از دوربین گوشی هوشمند فراهم کرده است. ▪️آموزش مدل روی بیش از ۲.۵ میلیون تصویر ▪️استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از ۱۲ کشور ▪️میلیون‌ها اسکن انجام‌شده توسط کاربران ▪️همکاری با دانشگاه‌ها و مراکز دامپزشکی معتبر ▪️دریافت جوایز بین‌المللی مانند CES Innovation Aw

7

2 Aug 2026, 08:30 UTC337 views8 reactionsread 7 August 2026

☑️ پی‌نوشت: 🔺 سرویس هوش مصنوعی دامپزشکی AIS RapidRead یک محصول از شرکت Antech Diagnostics است که تصاویر رادیوگرافی سگ و گربه (از قفسه‌ی سینه، شکم و اندام‌ها) را در کمتر از ۱۰ دقیقه تحلیل کرده و گزارش اولیه‌ای در اختیار دامپزشک می‌گذارد؛ ضمن اینکه در صورت مشاهده‌ی موارد اورژانسی، به‌طور خودکار تصویر را برای بررسی رایگان به متخصصان معتبر ارجاع می‌دهد تا دقت تشخیص نهایی نیز تضمین شود. ◀️ BIOVET , Antech #ابزار 🤖 @Vet

8

2 Aug 2026, 08:30 UTC297 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 ارزیابی عملکرد نرم‌افزار هوش مصنوعی AIS RapidRead در تشخیص علائم رادیوگرافیک نارسایی قلبی (HF) در سگ و گربه و مقایسه آن با گزارش رادیولوژیست‌های دامپزشکی. 🔹 در سگ‌ها این هوش مصنوعی توانست نارسایی قلبی را با حساسیت 87٪ و ویژگی 80٪ تشخیص دهد. همچنین در شناسایی کاردیومگالی (100٪)، الگوی بینابینی (98٪) و تغییرات عروقی (95٪) عملکرد بسیار بالایی داشت. 🔹 در گربه‌ها، اگرچه در تشخیص یافته‌های رادیوگرافی مانند کاردیومگالی

7

31 Jul 2026, 08:30 UTC329 views8 reactionsread 7 August 2026
File

🔹 Deep Network Design for Medical Image Computing 🤖 @Veterinary_AI 🐎

5👍3

31 Jul 2026, 08:30 UTC334 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 طراحی شبکه‌های عمیق در تصویربرداری پزشکی 🔹 این کتاب یک مرجع جامع و تخصصی در حوزه طراحی شبکه‌های عمیق در حوزه تشخیص و تحلیل تصویربرداری پزشکی است. 🔹 این کتاب با ارائه اصول طراحی و تکنیک‌های روز، برای هر مبحث یک مطالعهٔ موردی عملی به همراه شبکهٔ عصبی متناسب ارائه می‌دهد و در نهایت چالش‌هایی همچون تعمیم‌پذیری، حریم خصوصی و کارایی بالینی در هوش مصنوعی پزشکی را بررسی می‌کند. #کتاب 🤖 @Veterinary_AI 🐎

6👍2

28 Jul 2026, 09:00 UTC487 views12 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 اولین LLM اختصاصی دامپزشکی 🔹 شرکت Xiaowen Technology با معرفی VetMind، اولین LLM اختصاصی دامپزشکی را ارائه کرده است. این سیستم ابزارهای هوش مصنوعی مختلف دامپزشکی (تبدیل خودکار مکالمه بین دامپزشک و اونر و ثبت پرونده بالینی، ارزیابی تصویربرداری، پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی و...) را در یک بستر یکپارچه گرد هم می‌آورد و به دامپزشکان در تمامی مراحل درمان کمک می‌کند. 🔹 این سیستم بر پایه ۱۰۰ میلیون پرونده بالینی واقعی آمو

12

24 Jul 2026, 08:30 UTC612 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 پلتفرم هوش مصنوعی Connecterra AI ، سیستمی برای مدیریت گاوداری‌های شیری 1⃣ Analytics • تحلیل تولید شیر و بررسی عملکرد گله • مقایسه شاخص‌ها در بازه‌های زمانی مختلف • ساخت داشبوردهای اختصاصی و مشاهده روندها • شناسایی داده‌های ناقص یا غیرطبیعی با استفاده از هوش مصنوعی 2⃣ AI Copilot • ارسال خلاصه هفتگی عملکرد مزرعه به‌صورت خودکار • شناسایی تغییرات مهم و توضیح علت احتمالی آن‌ها • ارائه هشدارهای مهم قبل از تبدیل شدن ب

6💯32

24 Jul 2026, 08:30 UTC469 views9 reactionsread 7 August 2026
Video

🔹 Introducing the Connecterra app 🔗 منبع 🤖 @Veterinary_AI 🐎

4💯32

20 Jul 2026, 20:30 UTC754 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

🟦 ماشین حساب دوز داروهای دامپزشکی 🔹 این ابزار برای بررسی سریع دوز داروهای رایج در سگ و گربه طراحی شده و شامل دسته‌بندی‌هایی مثل آنتی‌بیوتیک‌ها، ضدالتهاب‌ها، ضدانگل‌ها، داروهای گوارشی، تنفسی و… است. 🔹 نحوه استفاده: 1️⃣ وارد سایت شوید. 2️⃣ وزن حیوان را وارد کنید (kg / lb). 3️⃣ در قسمت جستجوی دارو، نام داروی موردنظر را وارد کنید. 4️⃣ از دسته‌بندی‌ها می‌توانید داروها را راحت‌تر پیدا کنید (آنتی بیوتیک، ضدالتهاب، ضددرد،

7👍2

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @Veterinary_AI. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Named by 2 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 15 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Veterinary ~ AI” (@Veterinary_AI), 1,785 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Veterinary_AI.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.