Zastosowanie sztucznej inteligencji (SI) w bujatrii
Przykład zastosowania SI w codziennej pracy lekarza weterynarii
Podczas XII Międzynarodowej Konferencji Stop Mastitis.pl Łukasz Szymański z nFLO zaprezentował praktyczne wykorzystanie AI w hodowli bydła, niewymagające inwestowania w dodatkową infrastrukturę. Zamiast kosztownych systemów czujników możliwe jest wykorzystanie analizy danych, które gospodarstwo już posiada (np. raportów RW2), przy użyciu ogólnodostępnych modeli, takich jak Google Gemini. Według autora SI można określić jako „niezłomnego współpracownika”, który jednak wymaga precyzyjnych instrukcji działania, czyli tzw. promptów. Obejmują one określenie roli (np. diagnosty laboratoryjnego), kontekstu (analizowanej sytuacji i celu analizy), zadania (czyli kolejnych kroków postępowania) oraz oczekiwanego formatu wyniku (np. lista lub tabela). W prezentacji omówiono trzy konkretne przykłady wykorzystania AI do walki ze „złodziejami zysku”. W przypadku selektywnego zasuszenia krów (SDCT) AI przeanalizowała dane 476 krów, typując zwierzęta do zasuszenia z zastosowaniem antybiotyków lub bez, na podstawie LKS i historii mastitis. Pozwoliło to ograniczyć zużycie antybiotyków o 56% (dane własne z gospodarstwa). W analizie wyników biochemii krwi AI potrafiła bezbłędnie zidentyfikować parametry odbiegające od normy (np. bardzo wysokie CK czy niski poziom wapnia) oraz formułować pytania diagnostyczne wspierające lekarza weterynarii w procesie decyzyjnym, co sprzyja wcześniejszemu wykrywaniu chorób metabolicznych. W kolejnym studium przypadku dotyczącym optymalizacji żywienia stada, AI − na podstawie stosunku tłuszczu do białka (T : B) wykryła ryzyko kwasicy żwacza (SARA) w stadzie oraz zidentyfikowała konkretne krowy wymagające szczególnej uwagi ze względu na wysoki poziom mocznika. Prelegent wyraźnie podkreślił, że kluczowe znaczenie ma jakość danych wprowadzanych do modelu. AI jest tak skuteczna [...]
którzy mają wykupiony dostęp.
i ciesz się merytoryczną wiedzą!
POSTĘPOWANIA
w weterynarii
