Точные технологии и машинное обучение позволяют раньше диагностировать пневмонию у телят

Использование прецизионных технологий на основе "интернета вещей" (IoT) для мониторинга молочных телят приводит к более ранней диагностике бронхопневмонии крупного рогатого скота (БРКС) — смертельно опасного респираторного заболевания. Такой подход, разработанный в результате междисциплинарного сотрудничества исследователей из Университета Пенсильвании, Университета Кентукки и Университета Вермонта, позволит производителям молока улучшить экономику своих хозяйств.

Как отмечает ведущий исследователь Мелисса Кантор, доцент кафедры точного молочного животноводства, новые технологии становятся всё более доступными, давая фермерам возможность вовремя обнаруживать проблемы со здоровьем животных.

В этом исследовании IoT-технологии, такие как носимые датчики и автоматические кормушки, использовались для пристального наблюдения и анализа состояния телят. Эти устройства генерируют огромный объём данных, отслеживая поведение животных. Чтобы облегчить интерпретацию данных и найти признаки проблем со здоровьем, исследователи применили машинное обучение — раздел искусственного интеллекта, который выявляет скрытые закономерности в данных, чтобы отличать больных телят от здоровых.

«Мы надевали на телят ножные браслеты, которые записывают данные об активности, такие как количество шагов и время лежания, — сказала Кантор. — И мы использовали автоматические кормушки, которые раздают молоко и зерно и фиксируют поведение при кормлении: количество подходов и литров потреблённого молока. Информация из этих источников сигнализировала, когда состояние телёнка было на грани ухудшения».

БРКС — это инфекция дыхательных путей, которая является основной причиной использования антимикробных препаратов у молочных телят и составляет 22% от их смертности. Затраты и последствия этого заболевания могут серьёзно подорвать экономику фермы.

«Диагностика БРКС требует интенсивного и специализированного труда, которого не хватает, — отметила Кантор. — Поэтому прецизионные технологии на основе IoT-устройств, такие как автоматические кормушки, весы и акселерометры, могут помочь обнаружить изменения в поведении до появления внешних клинических признаков болезни».

В исследовании данные собирались от 159 молочных телят с помощью технологий точного животноводства, а также исследователями, которые ежедневно проводили физические осмотры здоровья телят в Университете Кентукки. Были записаны результаты как автоматического, так и ручного сбора данных, и они были сравнены.

В статье, недавно опубликованной в IEEE Access, исследователи сообщили, что предложенный подход способен раньше выявлять телят, у которых развивается БРКС. Система достигла точности в 88% при классификации больных и здоровых телят. 70% больных телят были предсказаны за четыре дня до диагноза, а 80% телят, у которых развился хронический случай заболевания, были обнаружены в течение первых пяти дней болезни.

«Мы были очень удивлены, обнаружив, что связь с поведенческими изменениями у этих животных сильно отличалась от таковой у животных, которые поправились после одного лечения, — сказала она. — И никто раньше на это не смотрел. Мы пришли к выводу, что если эти животные действительно ведут себя иначе, то, вероятно, IoT-технологии, усиленные методами машинного обучения, смогут идентифицировать их раньше, чем кто-либо невооружённым глазом. Это даёт производителям возможности».