Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computersystemen oder computergesteuerten Robotern, Aufgaben auszuführen, die typischerweise mit intelligenten Wesen verbunden sind. Im Wesentlichen, KI steht für künstliche Intelligenz und ahmt kognitive Funktionen nach wie Lernen und Problemlösen, die bei Menschen und Tieren beobachtet werden.
Trotz ihrer Anerkennung als akademisches Fach im Jahr 1956 blieb KI viele Jahre lang bis vor Kurzem ein relativ unbedeutender wissenschaftlicher Ansatz mit begrenzten praktischen Anwendungen.
Andererseits, Tiermedizinein vielfältiges Feld, das Bereiche wie Haustiergesundheit, öffentliche Gesundheit und Bevölkerungsgesundheit, zoonotische Krankheiten und Tierproduktion abdeckt, ist parallel zu den Auswirkungen der künstliche Intelligenz in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen wie Philosophie, Mathematik, Neurowissenschaften, Kybernetik, Computertechnik und Datenwissenschaften.
Die Konvergenz dieser beiden expansiven und sich entwickelnden Bereiche verspricht, sich gegenseitig zu beeinflussen. In diesem Sinne sind die bemerkenswerten Fortschritte und Möglichkeiten in der Entwicklung, Anwendung und Die klinische Integration von KI in die Gesundheit von Mensch und Tier bietet spannende Perspektiven.
Andererseits hat eine internationale Studie dies hervorgehoben und diskutiert mögliche Auswirkungen von verschiedene Aspekte der KI in der veterinärmedizinischen klinischen Praxis und Forschung biomedizinisch und schlägt diese Technologie als Schlüsselinstrument zur Bewältigung dringender globaler Gesundheitsherausforderungen in verschiedenen Bereichen vor.
Die Ankunft der künstliche Intelligenz zur Veterinärmedizin eröffnet neue Wege zur Verbesserung des Wohlbefindens von Tieren und ihren Betreuern. Jedoch, Diese vielversprechenden Möglichkeiten bringen auch verschiedene Herausforderungen mit sich, die untersucht wurdeninsbesondere beim Verständnis, der Interpretation und der Einführung einer so leistungsstarken und aufstrebenden Technologie angesichts des schnellen Tempos und der Dynamik der kommerziellen Produktforschung und -entwicklung.
Fortschritte im klinischen Bereich
Die Überwachung der Vitalfunktionen ist eine wesentliche Voruntersuchung vor der Diagnose und Behandlung von Krankheiten bei Tieren. Der Echtzeit-Überwachungsgeräte mit auf künstlicher Intelligenz basierender Analyse „Ermöglichen Sie die Fernüberwachung von Gesundheitsindikatoren, sodass Tierärzte den Zustand überwachen, frühe Anzeichen einer Verschlechterung erkennen und die Behandlung optimieren können.“
KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme, erklären sie, Helfen Sie Tierärzten, personalisierte Behandlungspläne zu entwickelnDabei werden Faktoren wie die Genetik des Tieres, die Krankengeschichte, das Ansprechen auf Medikamente und die Anfälligkeit für Anaphylaxie berücksichtigt.
Diese Verbesserung „hilft bei der Auswahl von Medikamenten, der Berechnung von Dosen und der Bewertung der Wirksamkeit verschiedener Behandlungsansätze.“ Mithilfe umfassender Datenanalysen und -modelle liefern Systeme der künstlichen Intelligenz „Tierärzten evidenzbasierte Empfehlungen und Behandlungspläne, die globalen Standards entsprechen.“
Die Langzeitüberwachung der Erkrankung ist nicht nur für die Diagnose und Beurteilung der Prognose unerlässlich, sondern „auch für die Beurteilung der Therapieergebnisse unerlässlich.“
Die Autoren geben ein Beispiel dafür Im Milchsektor wurden Modelle des maschinellen Lernens untersucht, insbesondere zur Identifizierung von Krankheiten wie Mastitis und hinkt.
KÄMPFEN SIE DIE ANTIBIOTIKA-RESISTENZ
KI bewertet das einzigartige Gesundheitsprofil jedes Tieres unter Berücksichtigung genetischer Veranlagungen, Alter, Rasse und Krankengeschichte. Aus all diesen Daten erstellen wir Personalisierte Behandlungsprogramme, die sich an die individuellen Anforderungen und Merkmale jedes Patienten anpassen. Durch die Bewertung der Reaktion des Tieres auf die Therapie optimiert diese Methode, wie sie anmerken, pharmazeutische Behandlungspläne und ermöglicht es Tierärzten, die Dosierung anzupassenberücksichtigen Sie mögliche Nebenwirkungen und passen Sie die Behandlungsstrategie basierend auf aktuellen Daten und den einzigartigen Merkmalen jedes Patienten an.
Dank dessen ist die Kampf gegen antimikrobielle Resistenzen (RAM), es wurde gesehen weitgehend durch künstliche Intelligenz revolutioniert. Diese neuen Technologien ermöglichen es, das Wachstum resistenter Bakterien zu überwachen, Trends beim Einsatz von Antibiotika zu erkennen und Ausbrüche resistenter Infektionen schnell zu erkennen.
Die Einbeziehung von KI in die Beurteilung, Behandlung und Beurteilung von Tierpatienten hat das Potenzial, die Veterinärmedizin zu revolutionieren und „Tierpatienten eine genauere, effizientere und individuellere Versorgung zu bieten“.
Kontinuierliche Forschung und Zusammenarbeit zwischen Veterinärmedizinern und Experten für künstliche Intelligenz „werden die Anwendungen von KI in der Veterinärpraxis weiter verfeinern und erweitern“, fassen sie zusammen.
ENTWICKLUNG EINES NEUEN ANTIBIOTIKAS IN ZWEI JAHREN DANK KI
Der Die Entstehung von Resistenzen bei Mikroben stellt eine erhebliche Bedrohung für die globale Gesundheit darinsbesondere in unterentwickelten Ländern mit unzureichender Gesundheitsinfrastruktur.
Daher ist es wichtig, Instrumente zu schaffen, die die schnelle Entwicklung neuer Medikamente, Impfstoffe und Diagnoseinstrumente ermöglichen.
Nach Ansicht der Autoren hat KI das Potenzial, einen erheblichen Einfluss auf die Antibiotikaresistenz zu haben Erkennung von Antibiotikarückstände in Lebensmitteln wie Fleisch und Milch, da „bestehende Labormethoden zeitaufwändig und mit Schwierigkeiten behaftet sind“.
Künstliche Intelligenz kann große Datensätze analysieren, um potenzielle Angriffspunkte für Medikamente zu identifizieren und neue Antibiotika mit größerer Wirksamkeit und geringerem Resistenzpotenzial zu entwickeln. Einige der von KI unterstützten Algorithmen“kann Überwachungsdaten analysieren, um antimikrobielle Resistenztrends zu verfolgenaufkommende Bedrohungen identifizieren und Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit informieren.“
Beispielsweise wurde künstliche Intelligenz genutzt, um neuartige Strategien für antimikrobielle Empfindlichkeitstests und die Sequenzierung des gesamten Genoms zu entwickeln. Diese neuen Methoden sind schneller und genauer als herkömmliche und „haben das Potenzial, die Art und Weise, wie AMR diagnostiziert und behandelt wird, zu verändern und zu verbessern.“
In diesem Sinne sind die Forscher der Ansicht, dass „das Ideal wäre, über einen Zeitraum von 10 bis 15 Jahren ein neues Antibiotikum zu entwickeln“. aber die Ankunft der KI kann eine Entwicklungszeit von durchschnittlich nur 2 Jahren.“ Dies würde einen erheblichen Fortschritt auf dem Gebiet der antimikrobiellen Resistenzforschung darstellen.
Ebenso führt der Verzehr von Antibiotikarückständen in Nutztieren wie Fleisch, Eiern und Milch dazu, dass Menschen Resistenzen gegen Antibiotika entwickeln. Deshalb schlagen sie das vor die Anwendung von KI in der Tierproduktion zur Erkennung und Kontrolle des Einsatzes von Antibiotika bei Tieren „wird einen großen Einfluss auf die Eindämmung der Bedrohung durch Antibiotikaresistenzen haben und auch Forschern und Wissenschaftlern bei der Überwachung der Ausbreitung von Resistenzgenen helfen.“
In Lebensmittelsubstanzen, insbesondere in der Fleisch- und Milchindustrie, kann es eingesetzt werden, um Antibiotikarückstände in Lebensmitteln aufzuspüren und auch die Herkunft dieser Lebensmittel zurückzuverfolgen. Daher ist „KI ein vielversprechendes Werkzeug oder eine vielversprechende Technologie mit dem Potenzial, einen erheblichen Einfluss auf die … zu haben.“ Untersuchung der AMR bei Nutztieren und Menschen; Die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz wird in Zukunft innovative Technologien zur Bekämpfung von AMR liefern“, schließen sie.
