關于人工智能在動物醫學領域的應用研究

馮國軍

摘要：隨著信息技術的發展，人工智能在醫學領域的應用已經得到了效果和效率的驗證。隨著人工智能技術的逐步完善，在動物醫學領域應用的過程中，可以對動物進行智能化的診療，找出患病動物的病因，從而予以及時有效的治療。但是現階段人工智能在動物醫學應用的過程中，依然存在一定的問題，亟需進行改善，從而有效發揮技術帶來的優勢，提升動物醫學診療操作的質量，推進動物醫學領域的快速發展。

關鍵詞：人工智能;動物醫學;研究應用

醫學領域應用人工智能進行癥狀診療的現象已經十分常見，在動物醫學領域，由于動物體積較小、手術難度較高，同時對不同種類動物進行治療的過程中，其病因、致病原理都有一定的差別。而在使用人工智能技術的過程中，人工智能技術可以替代一部分的人工診療，通過數據降低診療過程中的重復性工作，并提升診療的正確率。

一、人工智能在動物醫學領域應用中存在的問題

（一）數據樣本量仍需要加強

人工智能的自主發展學習形式，是根據數據的樣本量，并在樣本量的比較、運算過程中得出最準確的結果。其在動物醫學領域中的應用效果受到數據樣本量的制約，是否能夠達到智能處理的效果，需要大量的數據樣本予以支持。但現階段我國人工智能在動物醫學領域中的應用時間尚短，大多數數據均源于國外的同類型研究，由于樣本格式、語言翻譯等問題，數據樣本的可用性值得商榷，而國內參與動物醫學領域人工智能研究的企業尚在發展過程中。一方面由于樣本量不足而導致的智能水平不高，另一方面因為現階段人工智能設備在動物治療的過程中采用的較少，無法通過有效的樣本采集來提升樣本的總量。同時，現階段我國人工智能設備在動物醫學領域中的應用仍處于概念和宣傳階段，數據的研發和數據庫的更新并沒有跟上動物醫學行業的發展，老客戶不會獲得良好的使用體驗，影響人工智能設備在動物醫學領域的口碑，也較難發展新客戶。

（二）垂直度不足

現階段人工智能與動物醫學融合的研究過程中，相關技術人員僅具有動物醫學知識或者是人工智能的專業知識，兩者并沒有進行有效的專業融合。導致人工智能設備在動物醫學中的應用，缺乏良好的理論與實踐基礎，導致兩者之間的垂直度下降。實際使用的過程中，人工智能設備的設計理念與動物醫學的實際診療在一定的脫節現象，無法達到預期的使用效果，甚至會進一步增加實際診療的難度。而在面對人工智能設備出現的故障和問題時，也缺乏良好的手段來進行及時地反饋和更新。與此同時，在進行診療的過程中，人工智能設備對診療數據的采集效率和上傳過程較為復雜，無法通過現場的一手資料采集來提升設備的智能化。

（三）人才短缺

目前人工智能應用發展的過程中無論是動物醫學數據庫的建立，數據搜集還是數學建模方面都存在著人才的短缺現象。人工智能人才缺乏醫學領域的專業知識，而具備動物醫學領域專業知識的人才又缺乏人工智能技術的專業知識，在進行實踐的過程中，依然需要進行人工智能學科與動物醫學兩個學科之間的深度融合。同時在動物醫療衛生應用的過程中，一線醫療服務人員對人工智能設備的接受度依然沒有達到較好的水準，無法有效地使用人工智能設備來進行數據的搜集和認證的診斷，因此還需要加強對一線工作人員的新技術培訓。

二、人工智能在動物醫學領域應用的改善策略

（一）數據庫內容的完善

在開發人工智能設備的過程中，規劃階段就需要建立明確的動物醫學數據庫建設，并明確采集方式和上傳方式。不但需要對現階段人工智能市場中已經使用的動物醫學診療設備進行研究，還需要與相關的設備廠家進行合作，以求進行數據庫內容的完善和擴充。其次，在動物醫學領域的人工智能設備開發過程中，應當重視診療數據的完善和擴充，并通過不同廠家、醫院的診療數據庫，來有效采集并完善人工智能樣本的基礎量，使人工智能設備在開發的過程中有龐大的數據樣本量支持，從而提升人工智能設備的智能化程度。此外，開發者應當打破數據之間的壁壘，與從業人員進行有效的數據共享，并營造共同利益體，以保證人工智能的有效性和智能性。并在此過程中應當重視人工智能樣本量的開發和數據庫的維護，在進一步擴充人工智能數據庫樣本量的同時，還需要對客戶反饋的問題內容進行第一時間的解決，從而有效解決數據樣本量所帶來的智能化不足問題。

（二）強化動物醫學領域應用的垂直度

人工智能設備是在動物醫學領域診療過程中使用的輔助設備，一方面需要明確該設備在醫學領域的應用目標和定位，并在實際操作和應用的過程中，應當加強診療數據的上傳和共享。另一方面人工智能設備開發人員應當在做好人工智能設備的應用過程中加強物聯網、云計算等多種技術的應用，做好診療信息的采集與上傳工作，并在此過程中加強與動物醫學領域人員的合作，以解決在設備使用過程中存在的實際問題，并收集相關的改進意見和優化意見。此外，為了確保人工智能設備在動物醫學領域能夠得到有效地運用，還需要對人工智能設備的生產成本、銷售價格以及后期的服務提供價格進行有效的管理，從而有效開發動物醫學領域的人工智能設備市場，使人工智能在動物醫學領域得到有效的應用。

（三）推動醫學人工智能人才的培養

一方面各個高校應當積極展開醫學與人工智能學科之間的融合學科建設，培養跨界人才，使高校培養人才的過程中可以保證動物醫學領域中的人工智能設備開發具有雙向、符合的專業型素質人才。鼓勵高校以及研究所推動行業領域的融合。另一方面還需要建立一批實訓基地和地方試點，采用具有競爭力的人才吸引機制，吸引高端復合型人才參與到醫學領域的人工智能開發過程中。通過內部循環和外部吸引的方式來保證動物醫學領域的人工智能開發具有較高的競爭力和發展力，促使高端復合型人才投入到醫學領域的人工智能設備開發過程中，并帶動該領域的發展。

結語：人工智能設備在醫學領域已經取得了較好的應用效果，動物醫學領域具有較高的復雜性，動物、寵物種類品種的不同都會增加診療的難度。而在應用人工智能設備的過程中，人工智能的高速學習方式可以有效降低動物診療過程中的重復操作，并利用智能計算方式來提升診療的正確性和成功率，以滿足動物醫生的實際需求。

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