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El aprendizaje de máquina tiene potencial de aumentar la diagnosis de las infecciones de la mastitis en vacas

El nuevo estudio, publicado hoy en partes científicos, ha encontrado que el aprendizaje de máquina tiene el potencial de aumentar y de perfeccionar la capacidad de un veterinario de diagnosticar exacto origen de la mastitis de la manada y de reducir niveles de la mastitis en las granjas lecheras.

La mastitis es una enfermedad endémica extremadamente costosa de los ganados lecheros, costando alrededor de £170 millón en el Reino Unido. Un primer paso crucial en el mando de la mastitis está determinando donde mastitis-causando patógeno origina; ¿hacen las bacterias vienen del ambiente de las vacas o es contagioso extensiones a través de la sala de ordeño?

Esta diagnosis es realizada por un veterinario analizando datos de la granja lechera y es generalmente una piedra angular del plan ampliamente utilizado del mando de la mastitis de la tabla del revelado (AHDB) de la agricultura y de la horticultura, no obstante ésta requiere tiempo y el entrenamiento veterinario del especialista.

Los algoritmos de aprendizaje de máquina son ampliamente utilizados, de correos electrónicos de filtración del Spam y de la sugerencia de las películas de Netflix a la clasificación exacta del cáncer de piel. Estos algoritmos abordan problemas diagnósticos como pudo un doctor o un veterinario del estudiante; el aprendizaje gobierna de datos y de aplicarlos a los nuevos pacientes.

Este estudio, que fue llevado por el veterinario y el investigador Roberto Hyde de la escuela de la veterinaría y de la ciencia en la universidad de Nottingham, apunta crear un instrumento de apoyo diagnóstico automatizado para la diagnosis del origen de la mastitis del nivel de la manada, un primer paso esencial del plan del mando de la mastitis de AHDB.

Los datos de la mastitis a partir de 1.000 manadas fueron entrados por varios períodos de tres meses. Los algoritmos de aprendizaje de máquina fueron utilizados para clasificar origen de la mastitis de la manada y comparados con la diagnosis experta por un veterinario del especialista.

Los algoritmos de aprendizaje de máquina podían lograr una exactitud de la clasificación del 98% para ambiental comparado con mastitis contagiosa, y la exactitud del 78% fue lograda para la clasificación de la lactancia comparado con mastitis ambiental del período seco en comparación con la diagnosis veterinaria experta.

El Dr. Hyde dijo:

La mastitis es un problema enorme para los granjeros de lechería, económicamente y en términos del bienestar. En nuestro estudio hemos mostrado que los algoritmos de aprendizaje de máquina pueden diagnosticar exacto el origen de esta condición en las granjas lecheras. Una herramienta diagnóstica de esta clase tiene gran potencial en la industria de abordar esta condición y de ayudar a clínicos veterinarios en la fabricación de una diagnosis rápida del origen de la mastitis en el nivel de la manada para ejecutar puntualmente las medidas de control para una enfermedad extremadamente perjudicial en términos de salud de los animales, productividad, bienestar y uso antimicrobiano.”