การพัฒนาสุขภาพสัตว์ปีก: บทบาทของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการป้องกันโรค

อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ของอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) จะทำการรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติเป็นหลัก โดยให้ข้อมูลอย่างต่อเนื่องแก่ระบบการจัดการที่รวมเข้าด้วยกัน

ฐานข้อมูลที่ทันสมัยและโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ใช้ในการเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล

แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมขั้นสูงและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหาความสัมพันธ์หรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ประมวลผล และทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น (LeCun et al., 2015) (รูปที่ 3)

รูปที่ 3 แสดงถึงกระบวนการทำงานโดยทั่วไปของระบบการตรวจสอบคุณภาพไก่ซึ่งใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลัก (ที่มา: Okinda et al., 2020)

โมเดลเชิงพยากรณ์สำหรับการตรวจจับโรค

เทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) ประกอบด้วยการใช้ตัวดึงคุณลักษณะ (Feature Extractors) เพื่อแปลงข้อมูลดิบ เช่น ค่าพิกเซลจากภาพถ่าย ให้กลายเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะที่สามารถนำไปวิเคราะห์ได้

• นอกจากนี้ ยังมีการใช้ระบบย่อยการเรียนรู้ (Learning Subsystems) เพื่อทำการถดถอย (Regression) หรือค้นหารูปแบบในคุณลักษณะที่ได้รับ (LeCun et al., 2015)

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้รับการพัฒนาขึ้นจากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม และมีความสามารถในการค้นพบคุณลักษณะหรือการแทนข้อมูลจากข้อมูลดิบโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องอาศัยความรู้ในด้านวิศวกรรมการดึงคุณลักษณะ (LeCun et al., 2015)

• ในกลุ่มโมเดลที่ประกอบเข้าด้วยกันเป็นสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก ได้แก่ เครือข่ายประสาทเทียมแบบวนรอบ (Recurrent Neural Networks), ออโต้เอนโค้ดเดอร์ (Autoencoders), เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks), เครือข่ายความเชื่อ (Belief Networks), เครือข่าย Generative Adversarial Networks (GANs) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
• ในการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน เครือข่ายการเรียนรู้เชิงลึกจะต้องการระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลไม่เกิดความผิดพลาด รวมถึงโครงสร้างที่มีความซับซ้อน (Oyedele et al., 2021)
• โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs) ได้รับความนิยมและถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการประมวลผลภาพดิจิทัล (Zhuang & Zhang, 2019)

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่จะนำข้อมูลในอดีตมาใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานในการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต โดยมีการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมหลากหลายประเภท เช่น เครือข่ายประสาทเทียม (ANN), การถดถอยเชิงสนับสนุน (SVR), ป่าแบบสุ่ม (Random Forest), เครือข่ายประสาทเชิงลึก (CNN), และโมเดลเชิงเส้นทั่วไป (GLM) ซึ่งมีการจำแนกประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องออกเป็นสองกลุ่มหลักคือ การเรียนรู้แบบมีการควบคุม (Supervised learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุม (Unsupervised learning) ตามที่ Milosevic และเพื่อนร่วมงานได้รวบรวมไว้ในปี 2019
ในส่วนของการเรียนรู้แบบมีการควบคุม จะมีการใช้ข้อมูลที่ถูกติดป้ายกำกับ ซึ่งช่วยในการรับประกันความถูกต้องของการจำแนกประเภทหรือการคาดการณ์ ผลลัพธ์ที่ได้จากการเรียนรู้จะมีความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลเปรียบเทียบที่มีอยู่แล้ว

กรณีศึกษา

• นำเสนอผลงานของ Robertson และ Yee ที่ได้พัฒนาระบบการดึงข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ทำงานโดยอัตโนมัติ โดยมุ่งเน้นไปที่คำสำคัญสี่คำที่เกี่ยวข้องกับการติดเชื้อไวรัสไข้หวัดนกในสัตว์ปีก (AIV) เพื่อศึกษาข้อมูลจากทวีตบนแพลตฟอร์ม Twitter ที่เกี่ยวข้องกับ AIV ผลจากการวิเคราะห์ของพวกเขาแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างจำนวนกรณีการติดเชื้อไข้หวัดนกที่ได้รับการรายงานจากองค์การสุขภาพสัตว์โลก (OIE) และจำนวนโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับ AIV บน Twitter ระหว่างปี 2015 ถึง 2016 (Robertson & Yee, 2016)
• ในขณะเดียวกัน, Belkhiria et al. (2018) ได้สร้างแผนที่การกระจายโรคเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงจากไวรัสไข้หวัดนกสายพันธุ์สูง (HPAIV) ในรัฐแคลิฟอร์เนีย โดยการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น จำนวนฟาร์มไก่เนื้อในพื้นที่ที่กำหนด, ระยะทางไปยังชายฝั่ง, และจำนวนการติดเชื้อไวรัสไข้หวัดนกสายพันธุ์ต่ำในนกป่าจากข้อมูลในอดีต ผลการสร้างแผนที่นี้ได้เชื่อมโยงพื้นที่ต่างๆ ในแคลิฟอร์เนียที่มีความเสี่ยงต่อการติดเชื้อ HPAIV ซึ่งสามารถนำไปสู่การใช้มาตรการป้องกันที่เหมาะสมในกรณีที่เกิดการระบาดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

ข้อดีของการตรวจจับโรคในระยะเริ่มต้น

• หนึ่งในข้อดีหลักของการตรวจจับโรคในสัตว์ปีกคือการลดอัตราการตายของนกอย่างมีนัยสำคัญ
• การตรวจจับแต่เนิ่นๆ ช่วยลดการพึ่งพาแอนติโอทิคส์ ซึ่งเคยถูกใช้เป็นมาตรการป้องกันแบบทั่วไป
• การป้องกันการระบาดช่วยให้ฟาร์มหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการฆ่าไก่จำนวนมากและการสูญเสียผลิตผล

ความท้าทายในการดำเนินงานและแนวทางแก้ไข

ปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐาน, ความท้าทายทางเศรษฐกิจ และข้อกังวลเกี่ยวกับการบริหารจัดการข้อมูล จะเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ต้องเผชิญในการพัฒนาระบบมาตรฐานเพื่อทำนายการเกิดโรคในสัตว์ปีก

• ปัจจุบันการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตในพื้นที่ฟาร์มชนบทยังค่อนข้างจำกัด ส่งผลให้เกิดปัญหาด้านการเชื่อมต่อ นอกจากนี้ การพัฒนาเซ็นเซอร์และไบโอเซ็นเซอร์สำหรับการวินิจฉัยการติดเชื้อในสัตว์ปีกยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น
• ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อสร้างเทคโนโลยีที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมของฟาร์มสัตว์ปีกเชิงพาณิชย์

การนำเทคโนโลยีใหม่เข้ามาใช้ในฟาร์มอย่างมีประสิทธิภาพนั้น จำเป็นอย่างยิ่งที่เกษตรกรจะต้องได้รับการศึกษาและฝึกอบรมในด้านต่าง ๆ เหล่านี้ เพื่อให้สามารถนำความรู้ไปใช้ในการทำงานได้อย่างเต็มที่

• อย่างไรก็ตาม ปัญหาอคติและเสียงรบกวนจากแหล่งข้อมูลบางแห่งถือเป็นอุปสรรคสำคัญที่อัลกอริธึมการพยากรณ์ต้องเผชิญ ตัวอย่างเช่น การประเมินผลที่พึ่งพาข้อมูลจากเว็บไซต์มีแนวโน้มที่จะพบกับเสียงรบกวนและข้อมูลที่ไม่เป็นประโยชน์ ซึ่งต้องถูกคัดออกก่อนนำมาใช้ (Milinovich et al., 2014)

นอกจากนี้ เกษตรกรอาจมีปัญหาในการบริหารจัดการข้อมูลเมื่อจำเป็นต้องพิจารณาโมเดลการพยากรณ์ร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่ายในอุตสาหกรรมเกษตร โมเดลการพยากรณ์เหล่านี้ควรจะต้องรวมข้อมูลจากฟาร์มอย่างรอบด้าน เพื่อใช้ในการคาดการณ์การเกิดโรค อย่างไรก็ตาม ผู้ผลิตอาจมีความกังวลเกี่ยวกับการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของตน

• ข้อมูลสามารถทำให้เป็นนิรนามเพื่อลดความเสี่ยงในการเปิดเผยตัวตน แต่ในขณะเดียวกัน วิธีการในการระบุตัวตนอีกครั้ง (re-identification) ก็มีการพัฒนาไปในทิศทางที่ดีขึ้น (Ferris, 2017) ทำให้มาตรการในการรักษาความเป็นส่วนตัวนั้นกลายเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงในการใช้ข้อมูลเหล่านี้

การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล การสร้างความเชี่ยวชาญทางเทคนิค และการลดอุปสรรคทางเศรษฐกิจและการดำเนินงานสามารถช่วยให้การใช้งานการวิเคราะห์พยากรณ์มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การจัดการโรคที่ดีขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน (รูปที่ 4)รูปที่ 4. ข้อเสนอแนะการแก้ปัญหา

• นอกจากนี้ Ojo et al. (2022) ได้เสนอแนวทางใหม่ที่มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำฟาร์มสัตว์แบบแม่นยำ ซึ่งเน้นไปที่สุขภาพและสวัสดิการของสัตว์ปีกในยุคอัจฉริยะ
• แนวทางนี้มุ่งหาทางแก้ไขอุปสรรคที่พบในระบบปัจจุบัน โดยอิงจากการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลการรักษาที่เคยดำเนินการโดยนักวิจัยท่านอื่นในด้านการจัดการสวัสดิการสัตว์ปีก
• กรอบการทำงานที่พัฒนาขึ้นนี้มีคุณสมบัติสำคัญหลายประการ ได้แก่ ความสามารถในการขยายตัว (scalability) ซึ่งช่วยให้สามารถนำไปใช้ในขนาดที่ใหญ่ขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น (resilience) ที่ช่วยให้ระบบสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การขยายขีดความสามารถ (extensibility) ที่ทำให้สามารถพัฒนาและเติมเต็มฟังก์ชันใหม่ได้ง่าย รวมถึงความปลอดภัย (security) เพื่อสร้างความมั่นใจในข้อมูลและระบบที่ใช้ในการจัดการฟาร์มสัตว์ปีก.

กรอบแนวทางนี้ประกอบด้วยหลายส่วนประกอบที่สำคัญ ได้แก่ โมดูลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning – DL), โมดูลดิจิทัลทวิน (Digital Twin), โมดูลการประมวลผลคลาวด์ขอบ (Cloud Edge Computing – Cloud-Fog-Based), โมดูลการสื่อสาร, โมดูลความปลอดภัย, และโมดูลอินเตอร์เฟซผู้ใช้ (รูปที่ 5)

รูปที่ 5. โครงสร้างการจัดการสุขภาพและสวัสดิการสัตว์ปีกที่ชาญฉลาด (แหล่งที่มา: Ojo et al., 2022)

โอกาสในอนาคตและนวัตกรรม

• อนาคตของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในฟาร์มสัตว์ปีกมีแนวโน้มที่จะพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มาใช้ รวมไปถึงการบูรณาการกับอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ซึ่งจะช่วยยกระดับประสิทธิภาพของเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญ
• เพื่อให้ระบบการตรวจสอบสุขภาพสัตว์ปีกสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในเชิงพาณิชย์และนำไปใช้ในการปฏิบัติจริง จะต้องมีการวิจัยและพัฒนาเพิ่มเติม โดยเฉพาะในด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์สัตว์เลี้ยง ซึ่งต้องมีแนวทางที่บูรณาการเพื่อแก้ไขอุปสรรคต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้นการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของการตรวจสอบสัตว์ปีกที่มีความแม่นยำ (Precision Livestock Farming; PLF) และเพิ่มความยืดหยุ่นของระบบ จะเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างอนาคตที่ดียิ่งขึ้นสำหรับฟาร์มสัตว์ปีก (รูปที่ 6)

รูปที่ 6. โอกาสในอนาคต

ระบบการประเมินน้ำหนักตัวในไก่มีชีวิต

การติดตามน้ำหนักของสัตว์ตลอดระยะการพัฒนาเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้เราสามารถประเมินระยะเวลาที่เหมาะสมสำหรับการฆ่าและสร้างแผนการให้อาหารได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากน้ำหนักที่วัดได้มีการเบี่ยงเบนจากกราฟการเจริญเติบโตที่คาดหวัง อาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ว่ามีภาวะผิดปกติเกิดขึ้น เช่น โรคภัยไข้เจ็บหรือปัญหาเกี่ยวกับความมีชีวิตชีวา ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการดูแลอย่างเร่งด่วน ดังนั้น น้ำหนักตัวที่มีชีวิตจึงถือเป็นตัวชี้วัดสำคัญในการประเมินสวัสดิการของสัตว์

• อย่างไรก็ตาม อุปสรรคหลักในการประเมินน้ำหนักของไก่คือความแปรปรวนของแสงสว่างในสภาพแวดล้อมและความยากในการหาตำแหน่งของฝูง

สำหรับการแก้ไขปัญหาเรื่องการเปลี่ยนแปลงของแสงนี้ เซ็นเซอร์ภาพที่มีความยืดหยุ่นและกล้องที่ไม่ไวต่อแสงสามารถเป็นตัวช่วยที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การประมาณน้ำหนักยังสามารถใช้เทคโนโลยีกล้องอินฟราเรด (IR) เช่น Microsoft Kinect ที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในงานวิจัย (Mortensen et al., 2016) ซึ่งสามารถปรับปรุงความแม่นยำในการรวบรวมข้อมูลน้ำหนักได้อีกด้วย

ระบบการตรวจจับการเจ็บขา

การเคลื่อนไหวถือเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการดำรงชีวิตของสิ่งมีชีวิตต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของสัตว์ การมีสมรรถภาพที่ดีในด้านการเคลื่อนไหวมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับความฟิตและสุขภาพโดยรวมของพวกมัน

หากไก่ประสบปัญหาในการเดิน อาจส่งผลให้มันต้องอดอาหาร และนำไปสู่อัตราการแปลงอาหารที่ลดลง ทำให้เกิดผลเชิงลบต่อการเพิ่มน้ำหนักและการเจริญเติบโต นอกจากนี้ยังอาจพบการสกปรกบริเวณหน้าอกและการเกิดแผลที่ข้อเท้า ซึ่งยังเพิ่มความเสี่ยงต่อการถูกนักล่าด้วย

ตามที่ Wellbeing-Quality® (2009) ได้ชี้ให้เห็น ตัวแปรเหล่านี้สามารถสะท้อนถึงสวัสดิการที่ไม่ดีของสัตว์ได้ ดังนั้น การติดตามและสังเกตการเคลื่อนไหวของไก่จึงมีความสำคัญต่อการประเมินสภาพความเป็นอยู่ที่ดีของพวกมันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ระบบการจำแนกสถานะสุขภาพ

• ตามที่ Wang et al. (2019b) ได้เสนอการใช้สีและความหนืดของอุจจาระในการวินิจฉัยความผิดปกติทางระบบทางเดินอาหารในไก่เนื้อ
• ประเภทอาหารที่ใช้ในการเลี้ยงไก่มีผลกระทบต่อสีของอุจจาระ
• การดื่มน้ำก็มีอิทธิพลต่อความหนืดของอุจจาระซึ่งอาจลดลง
• ดังนั้น วิธีการนี้อาจไม่เหมาะสำหรับไก่ที่เลี้ยงแบบปล่อยอิสระหรือไก่ที่ได้รับอาหารที่หลากหลาย ควรมีการดำเนินการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับประเภทของไก่ เช่น ไก่เนื้อ ไก่ไข่ หรือ ลูกไก่ เพื่อให้เหมาะสมกับการใช้งานในระบบการตรวจสอบสุขภาพของไก่
• อย่างไรก็ตาม การพัฒนากระบวนการฝึกอบรมใหม่ๆ สำหรับการใช้งานเหล่านี้อาจต้องใช้ทรัพยากรแรงงานจำนวนมาก ดังนั้น จึงควรมีการศึกษาอย่างละเอียดในด้านกลยุทธ์การเรียนรู้ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ เช่น การเรียนรู้กึ่งกำกับ (semi-supervised learning) และการเรียนรู้แบบปรับตัว (adaptive learning) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาระบบจำแนกสถานะสุขภาพของไก่ในอนาคต

ระบบการติดตามสัตว์ปีก

การประเมินสวัสดิการของไก่เกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยด้านพฤติกรรม เช่น ประเภทของกิจกรรมที่ไก่ทำ และปัจจัยทางกายภาพ เช่น ความพิการและสุขภาพ

• โดยการติดตามและสังเกตพฤติกรรมของไก่มีความสำคัญอย่างมาก ในการระบุตัวแปรทางพฤติกรรมและตรวจสอบสวัสดิการนั้น จำเป็นต้องมีการบันทึกการเคลื่อนไหวและพฤติกรรมของไก่อย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องและชัดเจนในการประเมินสวัสดิการของไก่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Zhuang และ Zhang (2019) ได้พัฒนาวิธีการตรวจจับวัตถุหลายชนิดเพื่อประเมินสภาพของไก่เนื้อที่มีความอ่อนแอ ซึ่งได้รับความสนใจเป็นอย่างมากในช่วงเวลาที่ผ่านมา

• นอกจากนี้ ยังมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครือข่ายการเรียนรู้ลึก (Deep Learning – DL) โดยเฉพาะที่ใช้เซ็นเซอร์ที่ไม่ใช่แสงที่มองเห็น เพื่อช่วยในการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความผันผวนของแสง และเพื่อให้สามารถติดตามการเคลื่อนไหวของไก่ในช่วงเวลากลางคืนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอิงตามระยะเวลาการให้แสงที่เหมาะสม

การบูรณาการเทคโนโลยี IoT กับ Big Data

เมื่อเราเจาะลึกถึงการบูรณาการระหว่างอุปกรณ์ IoT และ Big Data จะเห็นว่าเป็นก้าวสำคัญในการเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ในฟาร์มไก่ โดยการมอบข้อมูลที่ลึกซึ้งและมีประสิทธิภาพมากขึ้นให้แก่เกษตรกร

• การนำเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ กล้อง และ IoT มารวมกันในแพลตฟอร์ม Big Data ช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์ปัจจัยต่าง ๆ ได้อย่างหลากหลาย ตั้งแต่สภาพแวดล้อมภายนอกไปจนถึงพฤติกรรมของไก่แต่ละตัว ข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมจะถูกส่งต่อไปยังแพลตฟอร์มเพื่อให้มีการตอบสนองในแบบเรียลไทม์ (Nakrosis et al., 2023)
• นอกจากนี้ การเพิ่มฟังก์ชันของปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะไม่เพียงแต่ขยายขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยให้กระบวนการตัดสินใจมีความรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เราจึงสามารถสร้างพื้นฐานที่มั่นคงสำหรับการปรับปรุงผลผลิตในฟาร์มไก่ได้อย่างยั่งยืนต่อไปในอนาคต

เราหวังเป็นอย่างยิ่งว่า ความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลการพยากรณ์จะยังคงพัฒนาไปในทิศทางที่ดียิ่งขึ้น เมื่อโซลูชันที่ผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์ชีวภาพ, ปัญญาประดิษฐ์ (AI), และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

• อัลกอริธึมที่มีคุณภาพสูงจะสามารถประมวลผลชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น ในระยะเวลาอันรวดเร็ว แม้ว่าจะยังมีข้อจำกัด แต่เราก็เชื่อว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการพัฒนา
• การพัฒนานี้จะช่วยให้เราเจาะจงระบุถึงสัญญาณที่หายากและเล็กน้อยของการระบาดที่อาจเกิดขึ้น ก่อนที่ปัญหาทางพยาธิวิทยาจะปรากฏชัดเจน และอาจยังช่วยให้เราสามารถระบุสายพันธุ์ของโรคใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ อีกด้วย

บทสรุป

• การสร้างโมเดลพยากรณ์นั้นมีความสำคัญในการสำรวจข้อมูลทั้งในอดีตและข้อมูลเรียลไทม์ เพื่อให้สามารถเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับผลกระทบทางสุขภาพที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งส่งผลให้เราสามารถป้องกันโรคก่อนที่จะเกิดขึ้นจริงได้
• ด้วยการเปลี่ยนแนวทางการจัดการจากการตอบสนองไปสู่การดำเนินการที่เป็นเชิงรุก เราจึงสามารถยกระดับประสิทธิภาพในการดูแลสวัสดิภาพของสัตว์ พร้อมทั้งสร้างผลกำไรทางเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ เช่น การลดอัตราการตาย ลดค่าใช้จ่ายในการใช้ยา หรือแม้กระทั่งการเร่งรัดอัตราการหมุนเวียนของกระบวนการต่าง ๆ
• การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มาใช้ จะช่วยให้การตัดสินใจในระบบพยากรณ์มีความถูกต้องแม่นยำและทันท่วงทีมากยิ่งขึ้น
• นอกจากนี้ การใช้เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) ยังจะช่วยพัฒนาภูมิทัศน์ในการดูแลสวัสดิภาพสัตว์ให้ดียิ่งขึ้น ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความล้ำหน้าและช่วยสนับสนุนการติดตามสวัสดิภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น