動物健康一直是人類社會關注的重要問題,動物疾病的暴發對畜牧業和養殖業造成了重大影響并威脅到人類的健康[1。因此,提高動物疾病的早期診斷和有效治療變得至關重要,互聯網的普及和計算能力在不斷增強,大數據技術迅速崛起成為各行各業的關鍵驅動力。
1大數據技術在動物疾病診治中的分析流程
1.1采集數據
動物疾病診治中數據采集是整個大數據分析流程的起點,直接關系到后續工作的準確性與完整性,采集內容涵蓋臨床癥狀記錄、實驗室檢測指標、疫苗接種情況、飼養管理數據以及疾病流行區域的地理與氣候數據等,通過傳感器、可穿戴設備、智能監測系統等手段實現實時數據采集提高數據時效性與精度,為后續分析提供可靠支撐。
1.2儲存管理
采集到的海量異構數據需要通過科學合理的方式進行存儲與管理以保障數據的完整性、安全性與高效調用,常用的大數據存儲方案包括關系型數據庫、非關系型數據庫以及分布式存儲系統,存儲管理過程中結合數據類型、訪問頻率及分析需求,進行結構化、半結構化和非結構化數據的分類處理,建立完善的權限控制機制、備份恢復系統和數據加密技術,確保動物疾病診治相關數據在存儲環節的安全性與可追溯性2。
1.3挖掘分析
數據完成采集與儲存管理挖掘分析階段成為提取價值信息的關鍵步驟,應用機器學習、數據挖掘、統計建模等技術,對動物疾病相關數據進行深度分析,可以實現疾病模式識別、早期預警、病因溯源和治療方案優化,常見的方法包括分類分析、聚類分析、關聯規則挖掘等,可借助可視化技術直觀呈現分析結果,輔助臨床決策,提高診斷的科學性與準確性。
2大數據技術在動物疾病診治中的具體運用
2.1在實驗和基礎研究中的運用
動物疾病的實驗研究和基礎科學探索領域,大數據技術推動學科發展,整合基因組學、蛋白質組學、代謝組學等多維度大數據,研究人員能夠全面解析動物疾病的發病機制、致病基因及免疫反應過程,例如豬流感病毒基礎研究,科學家基于全球基因組數據庫收集了數萬條不同地區的豬流感病毒序列,運用高通量測序與生物信息學分析手段,對病毒基因突變軌跡進行了深度挖掘,部分突變位點與病毒跨種傳播能力密切相關且不同地域的病毒毒株呈現出特異性的進化路徑,豬流感病毒變異的分子機制為疫苗設計提供了精準的靶點信息,大數據支持的基礎研究,科研人員能夠跳出傳統實驗樣本量小、研究周期長的限制,提升動物疾病預防與控制的科學依據和決策能力[3]。
2.2在動物臨床診斷中的運用
動物臨床診斷大數據技術的應用極大地推動了診斷智能化、精準化和早期化的發展趨勢,對動物體征、生化指標、疾病史、環境因素等多源數據的實時采集與深度分析,臨床獸醫能夠更加快速、準確地識別疾病提高診斷效率與治療時效性,例如,奶牛乳腺炎的智能診斷實踐,某大型規模化牧場引入了基于大數據分析的綜合監測平臺,實時跟蹤每頭奶牛的乳量變化、體溫、運動行為及乳液體細胞數等關鍵健康指標,系統通過機器學習算法對海量歷史健康數據進行訓練與優化,建立了多參數聯合預測模型可在奶牛尚未出現明顯臨床癥狀時,實現潛在乳腺炎個體的精準識別,該系統預警準確率高達 92% 且通過早期干預措施,乳腺炎治療成本降低了約 30% ,動物福利水平顯著提高,促進了現代動物醫療體系的智能化升級與精準化管理。
2.3在動物疾病治療中的運用
大數據技術在動物疾病治療過程中,主要體現在治療方案個性化制定、療效動態評估以及藥物使用精準優化等方面,對不同動物品種、年齡、健康狀態及過往治療反應等歷史數據的整合分析,為個體動物量身定制更科學合理的治療計劃,例如在犬類慢性腸炎治療中,某動物醫院引入了大數據支持的智能治療系統,系統基于大量病例數據,綜合分析犬的血常規、生化指標、糞便檢測、既往用藥反應以及生活環境信息,生成個性化治療建議,對于病情較重的個體還結合了微生物組大數據,分析腸道菌群失衡模式,輔助制定靶向性的益生菌干預方案,經大數據智能系統指導治療后犬癥狀緩解時間較傳統經驗治療平均縮短了 35% ,復發率也顯著降低,大數據技術不僅優化了治療流程,推動了動物疾病治療由“經驗驅動”向“數據驅動”的轉型[4]
2.4在疾病預防和控制中的運用
動物疾病預防與控制領域,大數據技術通過精準監測、動態建模和智能預警,極大提升了防控工作的系統性與前瞻性,集成動物健康監測數據、環境氣象數據、疫病歷史分布數據及動物流通信息,可以實時掌握疾病傳播動態并提前干預,例如家禽流感防控實踐中,某省級動物疫病預防控制中心建設了基于大數據分析的流感監測與預警平臺,平臺實時接入數百個養殖場、動物交易市場和交通節點的動物健康數據及環境監測數據,應用時空數據挖掘和傳播動力學建模技術,精準預測高風險區域及潛在疫情暴發時間,某次H5N6禽流感小規模暴發前,該系統提前15d發出高風險預警,地方政府迅速實施局部封控、緊急疫苗接種等措施,遏制了疫情擴散,提高防控精準度,為建立高效、智慧型動物防疫體系提供了強大技術支撐[5]。

3大數據技術在動物疾病診治中的創新策略
3.1優化動物疾病防控監測系統設計
大數據技術的深入應用,整合多源數據應用機器學習和深度分析模型,能夠實現疾病風險的早期識別和趨勢預測,優化監測系統設計注重提升數據采集的實時性與完整性,完善物聯網傳感設備布局,建立分級響應機制,使防控體系更加高效、敏捷,從而持續增強動物疾病監測的精準性與前瞻性。
3.2規范動物疾病結構化數據應用
動物疾病診治過程中海量的病例記錄、診療信息和實驗檢測數據往往呈現非結構化狀態,影響了信息的有效流通和利用,推行疾病數據標準化與結構化管理,可以提升數據檢索與分析效率,為后續智能診斷、預測建模提供堅實的數據基礎,規范化應用應包括統一的數據采集模板、疾病分類編碼體系和數據標簽體系,確保不同來源、不同階段的數據能夠無縫對接、準確歸檔,推廣基于大數據平臺的數據共享機制,在保護隱私的前提下促進科研單位、監管部門和產業鏈各方的數據互聯互通,加速疾病診治技術的協同創新
3.3提高動物疾病診治監測數據的安全性
大數據平臺在動物疾病防控中的廣泛部署,數據安全問題日益凸顯,提升數據安全性應從數據加密、訪問控制、風險預警等多維度構建綜合防護體系。首先,建立分級加密機制,對敏感數據實施高強度加密存儲與傳輸,防止數據泄露。其次,設立嚴格的權限管理體系,按照最小授權原則分配數據訪問權,確保數據使用過程全程可追溯。最后,應配置實時異常檢測系統及時識別潛在的數據泄漏、篡改或攻擊行為,形成主動防御與快速響應并重的安全閉環保障動物疾病大數據平臺的穩定運行與信息安全。
結語
大數據技術在動物疾病診治中的應用為動物健康管理注人了新的活力,我們深刻認識到大數據技術對提高動物健康水平、強化疾病防控和實現治療的個性化等方面所帶來的巨大機遇,在不斷創新的推動下大數據技術將在動物疾病診治中持續發展。
參考文獻:
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[3] 王芳,姚強,王江濤,趙子琪,劉小萱.動物疫病防控大數據關鍵指標體系構建[J].中國動物檢疫,2022,39(09):76-82.
[4] 孟立.大數據技術在動物疫病防控中的應用探討[J].湖北畜牧獸醫,2021,42(12):44-45.
[5] 劉娟忠.獸醫病理診斷技術在動物疾病診治中的運用[J].今日畜牧獸醫,2023,39(09):68-70.
[6] 丁玉濤.新形勢下如何做好基層動物防疫工作[J].吉林畜牧獸醫,2023,44(08):179-180.
收稿時間:2025-04-21
作者簡介:楊亞洲(1989—),男,漢族,本科,助理獸醫師二級。研究方向:獸醫。