La nouvelle étude, publiée aujourd'hui dans Rapports scientifiques, a révélé que l'apprentissage automatique pouvait améliorer et améliorer la capacité d'un vétérinaire à diagnostiquer avec précision l'origine de la mammite du troupeau et à réduire les niveaux de mammite dans les exploitations laitières.
La mammite est une maladie endémique extrêmement coûteuse des bovins laitiers, qui coûte environ 170 millions de livres sterling au Royaume-Uni. Une première étape cruciale dans le contrôle de la mammite consiste à identifier l'origine des agents pathogènes responsables de la mammite; la bactérie provient-elle de l'environnement des vaches ou se propage-t-elle de manière contagieuse dans la salle de traite?
Ce diagnostic est généralement effectué par un vétérinaire en analysant les données de la ferme laitière et est la pierre angulaire du plan de lutte contre la mammite largement utilisé par le Conseil de développement de l'agriculture et de l'horticulture (AHDB), mais cela nécessite à la fois du temps et une formation vétérinaire spécialisée.
Les algorithmes d'apprentissage automatique sont largement utilisés, depuis le filtrage des courriers indésirables et la suggestion de films Netflix jusqu'à la classification précise du cancer de la peau. Ces algorithmes abordent les problèmes de diagnostic comme pourrait le faire un étudiant en médecine ou un vétérinaire; apprendre les règles à partir des données et les appliquer à de nouveaux patients.
Cette étude, dirigée par le vétérinaire et chercheur Robert Hyde de la School of Veterinary Medicine and Science de l'Université de Nottingham, vise à créer un outil de soutien diagnostique automatisé pour le diagnostic de l'origine de la mammite au niveau du troupeau, une première étape essentielle de l'AHDB plan de contrôle de la mammite.
Les données sur la mammite de 1 000 troupeaux ont été entrées pour plusieurs périodes de trois mois. Des algorithmes d'apprentissage automatique ont été utilisés pour classer l'origine de la mammite du troupeau et comparés au diagnostic expert par un vétérinaire spécialisé.
Les algorithmes d'apprentissage automatique ont pu atteindre une précision de classification de 98% pour la mammite environnementale par rapport à la mammite contagieuse, et une précision de 78% a été atteinte pour la classification de la lactation par rapport à la mammite environnementale de période sèche par rapport au diagnostic vétérinaire expert.
Le Dr Hyde a déclaré:
La mammite est un énorme problème pour les producteurs laitiers, à la fois économiquement et en termes de bien-être. Dans notre étude, nous avons montré que les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent diagnostiquer avec précision l'origine de cette condition dans les fermes laitières. Un outil de diagnostic de ce type a un grand potentiel dans l'industrie pour lutter contre cette maladie et aider les cliniciens vétérinaires à diagnostiquer rapidement l'origine de la mammite au niveau du troupeau afin de mettre rapidement en œuvre des mesures de contrôle pour une maladie extrêmement dommageable en termes de santé animale, productivité, bien-être et utilisation des antimicrobiens. «
