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A aprendizagem de máquina tem o potencial aumentar o diagnóstico de infecções da mastite nas vacas

O estudo novo, publicado hoje em relatórios científicos, encontrou que a aprendizagem de máquina tem o potencial aumentar e melhorar a capacidade de um veterinário para diagnosticar exactamente a origem da mastite do rebanho e para reduzir níveis da mastite em explorações agrícolas de leiteria.

A mastite é uma doença endémico extremamente cara do gado de leiteria, custando em torno de £170 milhão no Reino Unido. Uma primeira etapa crucial no controle da mastite está identificando onde mastite-causando os micróbios patogénicos origina; fazem as bactérias vêm do ambiente das vacas ou é contagiously propagações através da sala de estar de ordenha?

Este diagnóstico geralmente é executado por um veterinário analisando dados da exploração agrícola de leiteria e é uma pedra angular do plano amplamente utilizado do controle da mastite da placa da revelação (AHDB) da agricultura e da horticultura, porém este exige o tempo e o treinamento veterinário do especialista.

Os algoritmos de aprendizagem da máquina são amplamente utilizados, dos email de filtração do Spam e da sugestão de filmes de Netflix à classificação exacta do cancro de pele. Estes algoritmos aproximam problemas diagnósticos como um doutor ou um veterinário do estudante puderam; aprender ordena dos dados e de aplicá-los aos pacientes novos.

Este estudo, que foi conduzido pelo veterinário e pelo pesquisador Robert Hyde da escola da medicina veterinária e da ciência na universidade de Nottingham, aponta criar um instrumento de apoio diagnóstico automatizado para o diagnóstico da origem da mastite do nível do rebanho, uma primeira etapa essencial do plano do controle da mastite de AHDB.

Os dados da mastite de 1.000 rebanhos foram entrados por diversos períodos de três-mês. Os algoritmos de aprendizagem da máquina foram usados para classificar a origem da mastite do rebanho e comparados com o diagnóstico perito por um veterinário do especialista.

Os algoritmos de aprendizagem da máquina podiam conseguir uma precisão da classificação de 98% para ambiental contra a mastite contagioso, e a precisão de 78% foi conseguida para a classificação do fluxo de leite contra a mastite ambiental do período seco quando comparada com o diagnóstico veterinário perito.

O Dr. Hyde disse:

A mastite é um problema enorme para fazendeiros de leiteria, economicamente e em termos do bem-estar. Em nosso estudo nós mostramos que os algoritmos de aprendizagem da máquina podem exactamente diagnosticar a origem desta condição em explorações agrícolas de leiteria. Uma ferramenta diagnóstica deste tipo tem o grande potencial na indústria abordar esta circunstância e ajudar a clínicos veterinários em fazer um diagnóstico rápido da origem da mastite a nível do rebanho a fim executar prontamente medidas de controle para uma doença extremamente prejudicial em termos da sanidade animal, da produtividade, do bem-estar e do uso antimicrobial.”