人工智能在兽医学中的应用

人工智能（AI）指的是机器或经过编程设计的计算机系统的思考能力，旨在像人类一样行动和思考。将其应用于兽医学，AI体现了我们所熟知的机器学习（ML）、深度学习和数据驱动算法，以改善动物的健康。它模仿人类智能，包括学习、推理和解决问题的能力，以增强治疗动物的诊疗、治疗和运营组织能力。

在兽医护理中的相关性

1. 增强诊断：AI系统与兽医合作，解释诊断影像，例如X光或CT，以更有效、更快速地检测与特定疾病相关的模式。
2. 提高效率：AI减少了在文书工作、预约安排和病例分配上花费的时间，使专家能够将更多时间用于治疗。
3. 个性化治疗方案：基于疾病情况、宠物过去的健康问题史、气候和各种行为，AI为每只宠物提供可行的治疗方案。
4. 远程医疗扩展：从而促进了对贫困或农村地区患者的家访和虚拟诊断。
5. 预防性护理：对于动物的疾病或特定潜在状况，AI可以发现表明情况可能恶化的疾病迹象，从而使兽医有机会在疾病恶化前进行治疗。
6. 动物福利：在畜牧业护理中，AI工具被用于识别动物的应激、疾病或不利环境，以增强动物的健康和生产。

机器学习用于早期疾病爆发与预测

AI的此类应用包括机器学习方法和大数据，用于预测和识别动物的疾病。这些系统评估潜在趋势和风险因素，为早期识别和可能的及时行动提供依据。

主要应用

1. 疾病预测：另一种用途是识别潜在疾病——基于动物的健康、基因、环境或行为记录，算法会计算出该动物罹患特定疾病（例如，牲畜的跛行、奶牛的乳腺炎或宠物的心脏病）的概率。假设分析、分类和回归分析可以随着时间推移，研究动物健康特征的趋势，例如体温、心率或活动水平，以区分趋势中的异常情况。
2. 预防性保健：AI有助于诊断易患晚期病理（肥胖、糖尿病等）的动物，并使用不同方法改善其饮食并实施预防性治疗。通过查看过去的流行病史和疫苗接种覆盖率，可以更好地开展疫苗接种活动。
3. 实时监测：智能服装和IoT技术持续发送数据，使AI系统更容易实时监测动物的应激或疾病迹象。实时进行自动化数据分析，并向兽医发出异常变化的警报，从而防止疾病蔓延。
4. 人畜共患病预防：AI模型通过利用流行病学信息和注意人畜共患病（如狂犬病和禽流感）的易感区域来评估跨物种的疾病传播。基于这些发现，可以提供公共卫生建议，以保护人类和动物。
5. 畜牧业生产力和健康：AI可以检测到全群性模式，如产奶量下降、采食量减少或行为异常，这些通常是疾病的早期指标。然后可以采取预防措施，例如调整饮食或隔离受感染的动物。

AI算法在实践中的应用示例

1. 深度学习模型：应用于分析图像和诊断骨折、癌症生长或器官功能异常等问题。
2. 自然语言处理（NLP）：该算法可应用于兽医电子健康记录（EHRs），以提取有用的信息并发现病历中的趋势。
3. 时间序列分析：记录生理和行为特征的进展，作为未来健康风险的指标。

人工智能在兽医学中的潜在应用

1. 诊断成像：AI软件读取X光、MRI、CT和超声波，以诊断骨折、肿瘤生长、器官问题或其他疾病。
2. 病理学和细胞学：一些机器用于检测和确定活检、血涂片等样本中的细胞；用于癌症以及诊断各种感染。
3. 远程医疗和远程监测：远程会诊；通过人工智能诊断进行的会诊，并使用可穿戴设备实时监测宠物和牲畜的健康状况。
4. 行为分析：类似的人工智能管理系统会观察动物的运动，以获得应激、焦虑、愤怒或其他紊乱的早期迹象。
5. 精准畜牧业（PLF）：此外，AI还有助于追踪饲喂记录、动物健康、天气和繁殖周期，以保持畜群健康。
6. 外科手术和机器人技术：机器人系统用于协助进行高度精确的微创手术。
7. 疾病预测与预防：现有模型利用索赔数据和环境暴露来模拟疾病发生情况或识别高风险人群。
8. 兽医实践管理：AI功能包括通过调度、库存和沟通进行客户服务。
9. 药物发现和疫苗开发：由于AI，治疗候选药物和疫苗配方的识别速度大大加快。
10. 野生动物保护：AI统计动物数量，监测栖息地，并阻止盗猎或动物种群中的疾病。
11. 基因组学和育种：AI分析基因数据，以改进育种计划并识别遗传健康风险。