کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در تشخیص، پیشبینی و مدیریت کولیک در اسبها
Keywords:
یادگیری ماشین, کولیک در اسب, مدیریت دقیق سلامت حیواناتAbstract
مقاله به بررسی کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در تشخیص، پیشبینی و مدیریت کولیک در اسبها میپردازد. کولیک یک بیماری گوارشی خطرناک و شایع در اسبها است که سالانه بین 4 تا ۱۰ مورد در هر ۱۰۰ اسب گزارش میشود. تشخیص سریع و دقیق این بیماری برای بهبود نتایج درمانی و بقای اسبها حیاتی است.در این مقاله با استفاده از مرور سیستماتیک مقالات موجود، به بررسی مطالعات انجامشده در زمینه کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و مدیریت کولیک اسبها به منظور بررسی پتانسیل یادگیری ماشین در بهبود دقت تشخیص کولیک، استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای پیشبینی پیشآگهی بیماری و نیاز به مداخلات درمانی و بهینهسازی استراتژیهای مدیریت کولیک با استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی پرداخته است. همچنین، چالشها و محدودیتهای استفاده از این فناوریها نیز مورد بررسی قرار گرفتهاند. الگوریتمهای یادگیری ماشین توانستهاند با تحلیل دادههای بالینی و تصاویر تشخیصی، دقت تشخیص کولیک در اسبها را بهطور قابل توجهی افزایش دهند. این الگوریتمها قادرند با بررسی علائم و دادههای بیمار، احتمال عوارض، نیاز به جراحی و نتیجه درمان را به طور مؤثر پیشبینی کنند. همچنین، یادگیری ماشین با شناسایی عوامل خطر و طراحی برنامههای درمانی شخصیسازی شده، مدیریت کولیک در اسبها را بهبود بخشیده است. مقاله به چالشهایی مانند نیاز به دادههای با کیفیت، مسائل اخلاقی و نیاز به همکاری چندرشتهای اشاره کرده و راهحلهایی برای رفع این چالشها ارائه داده است. در نهایت، استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص و مدیریت کولیک اسبها نشاندهنده پتانسیل بالای این فناوری برای ایجاد تحول در حوزه دامپزشکی است. با این حال، موفقیت این فناوری مستلزم رفع چالشهایی مانند کیفیت دادهها، شفافیت مدلها و ملاحظات اخلاقی است. در صورت اجرای صحیح، این فناوری میتواند تحول بزرگی در دامپزشکی ایجاد کند.
Downloads
References
An, Q., Rahman, S., Zhou, J., & Kang, J. J. (2023). A comprehensive review on machine learning in healthcare industry: classification, restrictions, opportunities and challenges. Sensors, 23(9), 4178.
Born, J., Rohde, C., Wohlsein, P., & Medina-Torres, C. E. (2018). Liver disease associated with leptospirosis in a mare. Pferdeheilkunde, 34(6), 531-537.
Cem Birbiri, U., Hamidinekoo, A., Grall, A., Malcolm, P., & Zwiggelaar, R. (2020). Investigating the performance of generative adversarial networks for prostate tissue detection and segmentation. Journal of imaging, 6(9), 83.
Dunbar, D., Babayan, S. A., Krumrie, S., Haining, H., Hosie, M. J., & Weir, W. (2024). Assessing the feasibility of applying machine learning to diagnosing non-effusive feline infectious peritonitis. Scientific Reports, 14(1), 2517.
Fraiwan, M. A., & Abutarbush, S. M. (2020). Using artificial intelligence to predict survivability likelihood and need for surgery in horses presented with acute abdomen (colic). Journal of equine veterinary science, 90, 102973.
Guitian, J., Arnold, M., Chang, Y., & Snary, E. (2023). Applications of machine learning in animal and veterinary public health surveillance. Rev. Sci. Tech, 42, 230-241.
Woodman, R. J., & Mangoni, A. A. (2023). A comprehensive review of machine learning algorithms and their application in geriatric medicine: present and future. Aging Clinical and Experimental Research, 35(11), 2363-2397.
Xu, Y., Ju, L., Tong, J., Zhou, C.-M., & Yang, J.-J. (2020). Machine learning algorithms for predicting the recurrence of stage IV colorectal cancer after tumor resection. Scientific Reports, 10(1), 2519.
