Un nou studiu citat de DairyReporter a descoperit că instrumente precum pedometrele, senzorii portabili și hrănitoarele automate pot ajuta fermierii să detecteze schimbări subtile de comportament la vițeii de lapte, prezicând apariția BRD și permițând un tratament mai rapid.

Tehnologii de precizie

Un grup de cercetători de la Penn State, Universitatea din Kentucky și Universitatea din Vermont au folosit tehnologie de precizie și tehnici de învățare automată pentru a afla dacă această abordare ar putea permite diagnosticarea în timp util și precisă a bolii respiratorii bovine (BRD), inclusiv persistența (adică detectarea animalelor bolnave cronic) și detectarea precoce la vițeii care nu prezintă încă simptome clinice.

BRD este principala cauză a utilizării antimicrobiene la vițeii de lapte și cauza a aproape un sfert (22%) din mortalitatea vițeilor. Nedetectată, boala ar putea avea efecte asupra creșterii și producției de lapte.

Acesta este motivul pentru care posibilitatea de a identifica boala din timp ar putea ajuta fermierii să-și trateze viteii devreme, permițând o recuperare mai rapidă și minimizând orice efecte pe termen lung.

În timp ce fermierii își monitorizează de obicei animalele pentru semne vizibile de boală, evaluarea fiecărui vițel pentru semne de BRD necesită forță de muncă, în special într-un moment în care deficitul de muncitori pune o presiune semnificativă asupra operațiunilor.

Costuri reduse

Implementarea tehnologiilor de precizie cu costuri reduse – cum ar fi senzori portabili sau hrănitori automati – poate ajuta fermierii să monitorizeze comportamentul vițeilor fără cerințele de muncă și economice asociate, au teoretizat autorii.

„De exemplu, examenele de sănătate necesită o investiție inițială de 11.992 USD pentru a plăti formatorul și stagiarul pentru o perioadă de aproximativ 12 săptămâni... și 1,83 USD din plăți zilnice per vițel pentru a efectua examenele”, au scris autorii în lucrare.

„Pe de altă parte, un pedometru necesită doar o achiziție de 90 USD per vițel și o întreținere zilnică de 0,38 USD per vițel, în timp ce un alimentator de cereale necesită o achiziție unică de 6.500 USD și o întreținere zilnică de 1,62 USD.”

Studiu revoluționar

Studiul, care a fost publicat în jurnalul științific cu acces deschis IEEE Access, se susține că a produs câteva premiere din industrie:

„primul cadru care a realizat vreodată predicția timpurie a stării de persistență BRD”;

primul set de date care include tehnologie de precizie, examene manuale de sănătate și imagistică cu ultrasunete pentru a diagnostica BRD; și

setul de date cu cel mai mare număr de dispozitive cu tehnologie de precizie adoptate.

De exemplu, fiecare vițel purta un senzor pedometru, datele din care erau colectate la fiecare 15 minute, inclusiv numărul de pași și timpul de culcare.

Animalele au purtat, de asemenea, etichete RFID pentru a identifica când fiecare dintre ele s-a apropiat de hrănitorul automat, pentru a identifica modificările apetitului. „

Am pus benzi pentru picioare pe viței, care înregistrează date despre comportamentul activității bovinelor de lapte, cum ar fi numărul de pași și timpul de culcare”, a explicat cercetătorul principal Melissa Cantor, profesor asistent de științe de precizie a produselor lactate la Colegiul de Științe Agricole din Penn State.

„Și am folosit hrănitori automate, care distribuie lapte și cereale și înregistrează comportamentele de hrănire, cum ar fi numărul de vizite și litrii de lapte consumați. Informațiile din acele surse au semnalat când starea unui vițel era pe punctul de a se deteriora.”

Crearea setului de date

Testul s-a desfășurat pe parcursul a doi ani, din iunie 2018 și septembrie 2019 și apoi din februarie 2020 până în noiembrie 2020, cu un total de 159 de viței implicați în proiect.

Cercetătorii au adoptat un model de învățare automată asociat cu o problemă de selecție a caracteristicilor care „selectează cele mai bune caracteristici care maximizează acuratețea predicției” și au propus un algoritm pentru a testa diferite subseturi de caracteristici.

Datele au fost colectate de cercetători, care au examinat fizic vițeii pentru semne de boală externă și consolidare pulmonară. Atât rezultatele colectate automat, cât și cele colectate manual au fost înregistrate și comparate.

Prin acest cadru, cercetătorii au descoperit că sistemul lor a etichetat vițeii bolnavi și sănătoși cu o acuratețe de 88% și au identificat corect 70% dintre viței cu patru zile înainte de a fi diagnosticați cu boala. În plus, 80% dintre vițeii care au dezvoltat BRD cronic au fost detectați în primele cinci zile de boală.

Cu adevărat surprinși

„Din câte știm, aceasta este prima lucrare pentru a studia starea de persistență BRD prin tehnici de învățare automată rentabile și primul studiu care publică un astfel de set de date cuprinzător, care include ultrasonografia împreună cu examene de sănătate și oferă cel mai mare număr de tehnologii de precizie”, au concluzionat autorii.

Cantor a spus: „Am fost cu adevărat surprinși să aflăm că relația cu schimbările comportamentale la acele animale a fost foarte diferită de animalele care s-au îmbunătățit cu un singur tratament. Și nimeni nu se uitase vreodată la asta înainte.

„Am venit cu conceptul că, dacă aceste animale se comportă într-adevăr diferit, atunci probabil că există o șansă ca tehnologiile IoT împuternicite cu tehnici de inferență de învățare automată să le poată identifica mai devreme, înainte ca cineva să poată face cu ochiul liber și că oferă producătorilor opțiuni.

(Sursa: ”A Machine Learning and Optimization Framework for the Early Diagnosis of Bovine Respiratory Disease”-Cantor, C. M., et al Published: 20 June 2023 DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3291348)