大數據技術在動物疫病防控中的應用探討

孟 立

（陜西省周至縣農業綜合執法大隊，陜西 周至 710400）

動物疫病防控可充分利用大數據技術進行疫病預警和防控指導，大數據技術可以實時采集來源于獸醫院、動物疫病防控機構等的相關數據，及時掌控各地疫病流行信息，對全國范圍進行防控指導，從而達到控制疫病大規模傳播風險的目的。大數據技術具有實時性、高效性的優勢，建設大數據平臺可不斷完善服務功能，運行和維護成本低，具有突出的應用優勢。本文探討了大數據技術在動物疫病防控中的應用，供相關人員參考。

1 動物疫病防控中大數據技術的分析流程

1.1 采集數據

通過寵物醫院、動物衛生管理機構、動物疫病防控中心等相關機構在各地一線采集動物疫病數據，上傳至統一數據庫中，包括寵物就診單、實驗檢測數據、疫病檢測數據等各類動物健康數據。可使用網絡爬蟲技術對海量數據進行搜索，自動捕捉目標數據［1］。給予動物疫病的主要數據和項目設計智能網絡爬蟲算法，進行有選擇性的搜索，同時捕捉與動物疫病信息相關的網頁資源，包括地質水文信息、氣候條件信息、自然災害信息等，給出搜索結果，輔助動物疫病防控機構進行進一步分析。

1.2 儲存管理

所有疫病數據統一存儲在數據庫中，各數據源的數據集成化管理存儲。對數據進行清理、轉換、集成等處理，保證數據的統一標準和格式，提高數據儲存質量，為后續數據挖掘和分析奠定基礎。在后續數據深度挖掘中，通過分析挖掘目標，提取數據庫關鍵子集，將數據庫轉變為適合挖掘的格式集成化存儲管理。可通過設定時間、地區、動物疫病名稱、癥狀等標簽來便于數據庫的即時搜索，在動物疫病管控實際工作中可通過搜索相關信息，學習和參考數據庫中的相關防控方案，從而提高動物疫病防控的效率。

1.3 挖掘分析

挖掘分析是通過一定方式在數據庫中提取重要信息，對數據進行分析和導向，滿足用戶的需要。大數據分析和挖掘不同于傳統抽樣調查，大數據屬于高噪聲現象，并不具備正態性、方差齊性等特點［2］。大數據分析算法和模型并不固定，應按照分析目標的不同選擇適合的算法和模型。常見的分析技術包括神經網絡、專家系統、決策樹等，能夠提供更接近目標需求的結果。如通過對動物疫病分布、運輸路線、氣候地理信息等數據的分析，能夠以圖形、曲線、報表等方式呈現出分析結果，從而幫助人們分析疫病流行規律和傳播路徑。近年來人工智能技術通過機器學習理論更接近于人類分析過程，更能準確地建立模型，分析數據，幫助人們快速得到分析結果，為動物疫病管理提供有力指導。

2 動物疫病防控中大數據技術的具體應用

2.1 建立動物疫病預警機制

在動物疫病防控中應用大數據技術對海量數據進行精細化分析和挖掘。通過建立大數據資源庫，全面分析動物疫病的流行規律和主要癥狀［3］。通過大數據模型和算法對動物疫病進行分析，能夠提前掌握動物疫病流行范圍及高發時間，從而提前發出預警警告，及時采取防控措施，預防其大規模暴發。同時，提前預測疫病暴發規律后，大數據分析還可以指導動物疫病防控部門制定合理的防控措施，以降低疫病大規模傳播的概率。各地區也可以根據養殖戶情況建立相應抽檢點，在養殖戶或養殖場安裝自動化設備，這些設備可通過聯網將數據實時傳遞給大數據平臺，便于大數據平臺展開遠程監控。這樣一來可最大程度減少人員的干預和介入，保證現場調查的科學性和隨機性，能夠第一時間發現動物疫病信息，及時進行干預。

2.2 指導獸醫臨床診療

目前我國很多地區獸醫診療主要依據經驗或獸醫相關標準和指南，缺乏大數據支持。針對動物疫病防控建立數據庫，能夠為獸醫提供在線指導和幫助，彌補獸醫知識上的缺陷，提供更完善的診療建議和指南。通過對全國各地獸醫院、動物疫病防控中心、實驗室等采集數據，建立完善的數據庫。同時各地獸醫可以自主反饋臨床經驗，上傳典型案例，利用網絡論壇互動討論，分享經驗。當獸醫遇到疑難案例時，可以通過上傳病例進行求助，或在信息系統中搜尋相關信息，學習他人的臨床經驗，指導臨床診療工作的開展［4］。通過大數據技術的進一步完善和發展，網絡平臺也能成為遠程問診的重要平臺，一些偏遠地區的養殖戶無法及時有效得到獸醫的指導和診治，也可以通過網絡平臺上傳禽畜相關信息，包括體溫、進食等情況，人工智能技術可根據禽畜情況提供疫病的可行性分析，遠程指導養殖戶及時上報當地動物防疫部門進行實驗室檢測，及時進行相應治療，從而避免疫病大規模暴發。

2.3 輔助制定應急處理預案

通過大數據對動物疫病的監測，能夠建立實時監測系統，一旦發生動物疫病，能夠立即整合病例時空動態信息，在GIS 系統等支持下，能夠提供更完整的數據信息，指導動物防疫部門采取緊急處理措施，安排消殺等工作。如北京市基于GIS 系統建立動物疫病應急指揮平臺，能夠同時顯示出疫點、疫區、實時監測、監管區等內容，為動物疫病防控的一體化管理提供大力支持。我國動物流行病中心也利用大數據技術建立防疫平臺，主要借助網絡爬蟲技術搜索動物疫病信息，對動物疫病進行動態化監控及采集，每月對輿情進行回報，能夠及時穩定社會公眾對動物疫病的輿論［5］。一旦疫病形成大范圍傳播，可借助于大數據平臺第一時間傳遞給各個地區的動物防疫部門，由動物防疫部門負責執行防疫管理。大數據平臺可傳遞遠程指導視頻和方案，以視頻、圖文結合的方式指導動物防疫部門采取有效措施，科學展開防疫管理，促進動物疫病的有效控制。

2.4 指導動物防疫管理工作有序開展

在疫病易感季節，需要對養殖場或養殖戶進行消毒滅殺工作，大數據平臺能夠指導當地村組織、動物防疫部門及養殖戶進行科學消殺，以行政區為單位下發防疫消殺方案，遠程指導養殖戶。各個消殺點可及時上傳當地動物種類、數量和規模等情況，保證動物防疫部門了解疫情傳播風險，明確消毒劑投入數量和消殺規模。在免疫接種方面，大數據平臺通過獸醫院、動物疫病防控中心上傳的疫苗使用情況，并結合各地區上報的養殖規模，可以更準確地了解當地防疫情況，對免疫接種展開實時監控。針對免疫接種率低的地區，可針對性安排動物防疫人員到當地進行宣傳推廣，積極指導養殖戶參與免疫接種，從整體上提高免疫接種率。在疫情暴發時，大數據平臺能夠以電子地圖的形式顯示出疫情區域和高危區域等，并指導當地對沿線公路進行管理，科學管理疫區，控制動物疫病感染范圍，降低疫病大規模暴發的概率。一旦疫情大范圍暴發，政府部門通過大數據平臺也能及時了解各養殖戶的損失情況，有利于后續的救濟補貼中進行科學安置，保障國計民生。

3 小結

綜上所述，大數據技術通過采集數據、儲存管理、挖掘分析，全面分析動物疫病流行數據，從而指導動物疫病的防控，規避疫病大規模暴發。通過建設大數據平臺，能夠建立動物疫病預警機制，對動物疫病進行實時監測；可指導獸醫進行臨床診療，學習疫病處理方案；可輔助制定應急處理預案，指導動物防疫管理工作高效開展。