随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐步渗透到各个行业，其中兽医学领域也迎来了前所未有的变革机遇。Appleby和Basran曾明确提出：“使用人工智能的兽医将取代不使用人工智能的兽医。”这一论断不仅揭示了AI在未来兽医实践中的核心地位，也预示着传统养殖管理模式即将被智能化手段所革新。特别是在生猪养殖中，如何利用机器学习（ML）技术提前预测疾病暴发，已成为提升生物安全水平的关键突破口。
近年来，研究团队致力于探索将人工智能整合进生物安全体系的可行性，重点聚焦于利用日常生产数据流——如动物移动记录、实验室诊断结果等——构建前瞻性预警系统。与传统的‘疫情发生后再响应’模式不同，AI驱动的预测模型能够在疾病尚未爆发之前识别潜在风险，从而实现主动防控。然而，要充分发挥机器学习在猪病管理中的潜力，其成败关键在于数据的可获得性与质量。本文基于多学科团队发表的研究《利用机器学习预测猪群感染》，系统梳理了该领域的最新进展与实际成果。
研究团队在两个结构不同的生猪生产系统中评估了六种具有代表性的机器学习模型，包括逻辑回归、支持向量机、决策树、梯度提升、随机森林以及神经网络中的自动编码器MLP。这些模型被用于分析复杂的数据集，并识别最能反映疾病传播规律的变量组合。尤其是在系统B中引入自动编码器MLP，有效应对了因环境变化导致的数据分布偏移问题，提升了模型在动态环境下的稳定性与泛化能力。
研究取得了五项关键成果。首先，证实了生产数据与外部环境因素（尤其是天气条件）对建立精准感染模型的重要作用。例如，在系统A中，附近猪场的距离、仔猪存栏数量、每头配种母猪年断奶仔猪数（PWMFY）、怀孕率及后备母猪平均饲养天数等指标显著影响预测效果；而在系统B中，检测频率、风向风速、妊娠期饲料管理、引种记录以及生物安全执行情况成为关键变量。特别值得注意的是，生物安全措施的具体实施细节对特定疾病的预测具有高度相关性：员工进出通道管理对PRRS（猪繁殖与呼吸综合征）和PEDV（猪流行性腹泻病毒）的预测至关重要，而尸体处理流程则显著影响PEDV和MHP（肺炎支原体）的预测准确性。
其次，模型实现了每日对猪群样本阳性状态的预测，并能在猪场层面判断PRRSV、PEDV、MHP和IAV-S（猪流感病毒）感染的概率，输出清晰的‘阳性/阴性’分类结果。第三，通过设定60天的历史数据窗口，模型可在疫情实际发生前7至30天发出早期预警，为养殖场争取宝贵的干预时间。第四，研究验证了模型在不同数据粒度环境下的适应性：系统A数据较为稀疏、颗粒度粗，适用于宏观趋势推断；系统B则具备更高精度的数据采集能力，适合构建针对具体疾病的高分辨率探测模型。尽管系统B目前缺乏完整的猪只调运记录，但已有研究表明，增加动物移动数据将显著提升模型性能，尤其对于PEDV和PRRSV这类高度依赖传播路径的疫病而言更为重要。
最后，研究成功解决了机器学习应用于农业场景中的两大难题——数据可用性不足与时间序列中的分布偏移。为衡量模型表现，研究人员采用平衡准确率作为核心评价指标，即综合考虑阳性与阴性样本的分类正确率。结果显示，基于系统A构建的全球性疾病预测模型达到了85%的平衡准确率，展现出强大的整体判别能力；而系统B中针对单一疾病的专用模型，其平衡准确率介于58%至74%之间，虽有待优化，但在复杂现实环境中已表现出良好的实用前景。更重要的是，本研究覆盖了从母猪场到保育育肥场的完整生产链条，体现了对现代养猪体系的整体性考量。
综上所述，这项研究不仅展示了机器学习在猪病预测中的巨大潜力，也为未来智慧养殖的发展提供了可复制的技术路径。通过整合多元数据源、优化算法架构并解决现实挑战，AI正在推动畜牧业由被动应对向主动预防转型。可以预见，随着数据基础设施的完善与模型迭代升级，人工智能将成为保障畜禽健康、提升养殖效率不可或缺的核心工具。
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