استفاده از داده های بالینی روزمره مزارع گاو شیری

بیماری های متابولیک نظیر کتوز، هیپوکلسمی و جابجایی شیردان به چپ از جمله مشکلات شایع و مهم در گاوهای شیری، به ویژه در دوره انتقال محسوب می شوند و تشخیص دیرهنگام آنها می تواند پیامدهای منفی قابل توجهی بر سلامت، دام، عملکرد تولیدی و مدیریت فارم داشته باشد. با وجود استفاده گسترده از روش های تشخیصی متداول، وابستگی این روش ها به بروز علائم بالینی آشکار، امکان شناسایی زودهنگام دام های در معرض خطر را محدود می کند. در این مطالعه مروری، کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری های متابولیک گاو شیری با تمرکز بر داده های بالینی روزمره فارم مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور پژوهش هایی که از داده های روتین مانند تولید و ترکیبات شیر، اطلاعات مدیریتی و داده های ثبت شده در سیستم های پایش دام برای توسعه مدل های یادگیری ماشین استفاده کرده اند مرور شده اند. یافته های این مطالعات نشان می دهد که تحلیل همزمان این داده ها می تواند الگوهای مرتبط با بروز اختلالات متابولیک را پیش از ظهور علائم بالینی آشکار کند. چنین رویکردی امکان پایش غیرتهاجمی و مداوم وضعیت سلامت دام ها را فراهم می سازد و می تواند به عنوان ابزاری کمکی در کنار قضاوت بالینی دامپزشک در تصمیم گیری های درمانی و مدیریتی مورد استفاده قرار گیرد. در مجموع، به کارگیری هوش مصنوعی مبتنی بر داده های بالینی روزمره فارم ظرفیت قابل توجهی برای بهبود تشخیص زودهنگام بیماری های متابولیک و ارتقای مدیریت سلامت گله های شیری دارد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، گاو شیری ، بیماری های متابولیک ، تشخیص زودهنگام ، داده های بالینی ، مزارع گاو شیری