Mesterséges intelligencia
A tőgygyulladás sokszor tünetmentesen lappang, így a gazda csak akkor veszi észre, amikor már komoly a baj. Ilyenkor jön jól a modern technológia. A Julia Somerdin által alapított Labby nevű amerikai startup olyan rendszert fejlesztett, amely minden egyes fejésnél automatikusan elemzi a tejet.
A fejőberendezésbe épített optikai szenzor valós időben méri a tej összetételét és minőségét, például a zsír- és fehérjetartalmat, valamint a szomatikus sejtszámot (SCC), az adatokat pedig azonnal továbbítja a felhőbe, ahol egy mesterséges intelligencia elemzi azokat. A gazda egy mobilalkalmazáson keresztül rögtön értesül, ha valamelyik tehénnél emelkedett értékek utalnak a közelgő masztitiszre.
Ez óriási előny, ugyanis nem utólag, hanem azonnal látszik, ha baj van. Így időben, célzottan lehet beavatkozni, elkerülve a felesleges kezeléseket, csökkentve az antibiotikum-használatot és a tejhozamkiesést. A Labby rendszere lényegében korai figyelmeztetést ad a gazdáknak – még mielőtt a tőgygyulladás látható tüneteket okozna, vagy továbbterjedne az állományban.
Adatalapú előrejelzés
A masztitisz esetei közül nem mindegyik gyógyul meg gyorsan, vannak szubklinikai (tünetmentes) fertőzések, amelyek krónikussá válnak, vagyis a tehén szomatikus sejtszáma tartósan magas marad. Bár a masztitisz miatt fellépő veszteségek nagy részét a heveny klinikai esetek okozzák, a tartósan fennmaradó tünetmentes fertőzések is komoly problémát jelentenek a termelésben (tejtermelés-csökkenés) és az állomány egészségében (kórokozók továbbterjedése). Ha előre tudnánk, mely szubklinikus masztitiszesetekből lesz krónikus megbetegedés, az óriási segítséget jelentene, hiszen ezekben az esetekben hamarabb be lehetne avatkozni.
Úgy tűnik, a mesterséges intelligencia ebben is segíthet. Egy friss kutatásban 14 európai és észak-amerikai tehenészet automata fejőrendszerének (AMS) adatait elemezték gépi tanulással. Az ilyen fejőgépek minden fejésnél számos értéket rögzítenek. Mérik például a tej elektromos vezetőképességét, a szomatikus sejtszámot, sőt azt is, ha vér kerül a tejbe. A kutatók ezekből az adatokból olyan előrejelző modellt készítettek, amely meg tudja mondani, hogy egy szubklinikai masztitiszből krónikus betegség alakul-e ki.
A vizsgálat középpontjában a szomatikus sejtszám változása állt. A gyakorlatban 200 000 SCC/ml a határ, ez alatt egészségesnek, e fölött fertőzöttnek tekintjük a tehenet. A kutatók azt figyelték, hogy ha egyszer megugrik a sejtszám 200 ezer fölé, vajon 50 napon belül visszaesik-e tartósan a határérték alá – vagyis meggyógyul-e az állat –, vagy továbbra is magas marad, ami krónikus fertőzésre utal.
Jobb teljesítmény, mint a hagyományos módszereké
A mesterséges intelligenciát a tehenek előző 30 napjának adataival tanították, de már 15 napnyi előzmény is elegendőnek bizonyult a megbízható működéshez. Az eredmények meglepőek voltak, a mesterséges intelligencia közel 89 százalékos pontossággal jelezte előre, mely esetek maradnak krónikusak. Ez jobb teljesítmény, mint a hagyományos módszereké, ugyanis a napi sejtszám-ellenőrzés 85, a havi laborvizsgálatok pedig 86 százalék körüli pontosságot mutattak. A gépi tanulásos megközelítés minden vizsgált telepen felülmúlta a gyakorlatban eddig használt eljárásokat, és az is kiderült, hogy rövidebb adatsorral is szinte ugyanolyan hatékonyan működik.
A kutatás tehát bebizonyította, hogy a fejőrendszerek szenzoradatai és a mesterséges intelligencia kombinációja képes nagy biztonsággal előre jelezni, mely tünetmentes masztitiszesetek válnak krónikussá – vagyis segíthet a gazdáknak időben és célzottan beavatkozni.
Mit jelenthet ez a gyakorlatban? Ha a gazda a fejőrendszer adatai alapján már a fertőzés korai szakaszában értesülne arról, hogy egy tünetmentes, de magas sejtszámú tehén nagy valószínűséggel nem fog magától meggyógyulni, akkor célzottan beavatkozhat. Például dönthet úgy, hogy az érintett tehén intenzívebb kezelést kapjon (hosszabb antibiotikum-terápia, gyakoribb kontroll), vagy ha az állat értéke és állapota indokolja, időben selejtezheti, mielőtt a fertőzés továbbterjedne a csordában.
Megelőzés, adat és technológia
Dr. Pikó Evelin tapasztalatai és a Labby fejlesztése egyaránt arra utalnak, hogy a fiatal állatok egészséges indulása, a masztitisz korai felismerése és az adatalapú modern technológia hármasa a fenntartható tejtermelés kulcsa. A korszerű adateszközök – legyen szó rendszeres tejmintavizsgálatról vagy folyamatos szenzoros ellenőrzésről – biztosítják, hogy egyetlen fertőzés se maradjon rejtve, és minden beteg állat időben megkapja a szükséges kezelést.
A technológia és a gyakorlati tudás együttese kevesebb megbetegedést, jobb tejminőséget és nagyobb jövedelmezőséget eredményezhet. Az adatalapú döntéshozatal révén a gazdák optimalizálhatják a csorda egészségét és a tej minőségét, csökkentve a termeléskiesést és a fölösleges állatorvosi beavatkozások számát. A fenntartható tejtermelés pedig nem futurisztikus álom többé, hanem kézzelfogható valóság, a megelőzés, a higiénia, a precíz adatok és az innovatív technológia együttes alkalmazása jelenti a 21. századi tejtermelő gazdaságok sikerének kulcsát.
