Naukowcy przez 8 miesięcy analizowali wiele informacji, takich jak: czas przeżuwania, wydajność i aktywność ruchową u 605 krów we wczesnej laktacji z 9 stad, dojonych automatycznie (AMS), by na tej podstawie stworzyć model matematyczny, który byłby w stanie dostarczyć hodowcy informacje o nadchodzącym zagrożeniu odpowiednio wcześniej.
Dane z robota przydatne w diagnozowaniu chorób metabolicznych u krów oraz innych schorzeń
Przeanalizowano wspomniane wyżej dane w kontekście mastitis, kulawizn, subklinicznej ketozy, przemieszczeń trawieńca oraz obecności ropnej wydzieliny z pochwy. Odstępstwa od normy zestawiono z parametrami zdrowych krów oraz własnymi danymi danej sztuki sprzed wystąpienia zaburzeń zdrowotnych.
W zależności od zaburzenia, odchylenia od normy pojawiają się 6–14 dni przed wystąpieniem objawów choroby. I tak – ostre zaburzenia zdrowotne (przemieszczenie trawieńca i zapalenie wymienia) wiązały się z odchyleniami od bazowych danych AMS danej krowy (krótsze przeżuwanie, rzadszy dój niż przed chorobą), podczas gdy przewlekłe zaburzenia (tj. subkliniczna ketoza i kulawizny) wiązały się głównie z istotnymi, ale subtelnymi, długoterminowymi spadkami w produkcji mleka i zmianami w behawiorze.
Naukowcy podkreślając przydatność tej metody do identyfikacji subtelnych odchyleń we wczesnej fazie laktacji, widząc jednocześnie konieczność udoskonalenia modeli matematycznych.
Źródło: Journal of Dairy Science
