在新潮种地领域， 人造智Neng手艺的应用正在一点点拓展至各个细分行业，其中养猪业作为畜牧业的关键组成有些，其生产效率与动物身子优良的管理显得尤为关键。本文旨在探讨AI怎么通过机器学手艺， 在养猪业中实现猪病的提前预警，并进一步琢磨兽医在以后是不是兴许依赖人造智Neng手艺。 先说说我们需要认识到，在养猪业中，生产数据的收集与外部因素的考量对于建立有效的感染模型至关关键。

这一现象是不是应当引发我们对于以后兽医干活模式变革的深厚入反思呢？无疑，因为AI手艺的不断进步，兽医行业的进步将面临前所未有的机遇与挑战。

AI如何让机器学习在养猪业中提前预警猪病，兽医未来Neng否离得开人工智Neng？

a. 在系统A中， 附近猪场的距离、仔猪总存栏数、每头配种母猪每年的断奶猪数、怀孕率和后备母猪平均存栏数是关键的预测因素。 这项干活从整体上考虑了生产系统，包括两个系统中的母猪场、保育场/育肥场。还有啊， 还对数据可用性水平不同的两个不同的农场生产系统进行了琢磨和比比kan，后来啊说明机器学Neng够预测这两种情况下的阳性样本。

a. 系统A数据稀少许，粒度较矮小，用于推断全球感染趋势。系统B的粒度较高大，用于建立PEDV、PRRSV、MHP和IAV感染的探测模型。 5. 成功解决数据可用性和分布偏移问题的方法贯穿始终。对于以时候序列收集的数据而言，分布偏移兴许是一个困难以克服的问题。在用60天往事窗口期时对阳性样本预测进行提前预警。

2. 每天预测阳性样品， 并在猪场层面确定感染PRRSV、PEDV、MHP、IAV-S的概率。模型性Neng的评判标准是平衡准确性，它是衡量模型将病例正确分类为阳性和阴性的程度。利用系统A数据创建的全球生病模型可对随便哪个阳性或阴性病例进行分类，其平衡准确率为85%。利用系统B数据创建的生病特定模型可预测 PEDV、 PRRSV、MHP 和 IAV 感染，其平衡准确率在58-74%之间。

在两个独立的生产系统中用的模型，Neng够适用于不同的数据粒度情况。我们考虑了六种具有不同特征组合的ML模型，以确定概括性Zui优良和性NengZui佳的模型。比如 我们在两个系统中dou考虑了逻辑回归、支持向量机、决策树、梯度提升和随机森林；在系统B中，我们还考虑了一个神经网络模型来处理分布偏移。这一研究研究的基本上贡献包括以下五点： b. 在了将人造智Neng应用于我们的常见数据流以预测传染病暴发的潜力。这些个信息将在疫情暴发前让我们采取生物平安措施，从而防病疫情暴发，而不是对疫情暴发后才进行响应。要实现ML在猪病管理方面的潜力，其局限性在于数据的可用性和数据质量。在此，我们了由我们的许多学科团队撰写的一篇题为《利用机器学预测猪群感染》的文章。

只是人造智Neng的潜力是惊人的。Appleby和Basran在他们的研究研究中1，2有力调了人造智Neng及其子领域机器学对以后兽医学的值钱；他们巨大胆地指出：“用人造智Neng的兽医将取代不用人造智Neng的兽医。”这一观点无疑引发了业界的广泛关注。 去年，我们深厚入聊聊了将猪流行性腹泻病毒和猪繁殖与呼吸综合征病毒方面的值钱。 明摆着Yi然将AI的力量成功融入养猪业的日常管理兴许是一个麻烦的过程。

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