本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第5期，目次37
摘要：在科学技术的快速发展下，大数据技术在社会各个领域的应用日益普及，畜牧兽医领域也逐渐受到其影响，形成了以信息网络为支撑的智慧畜牧兽医疾病治疗体系，通过智慧化手段对畜牧兽医资源进行统一科学化的管理。该文分析了大数据技术在动物疾病治疗中的应用流程，探讨了其在具体治疗中的应用场景，基于这一分析，进一步提出了一系列有效应用的措施，同时展望了未来发展的趋势，以推动该领域的可持续发展。
关键词：大数据；畜牧兽医；动物疾病治疗；发展方向
在大数据时代，信息技术的快速发展和数据采集、存储、处理能力的提升为各行各业带来了全新的机遇和挑战，畜牧兽医领域也不例外。畜牧养殖和动物健康管理一直是农业领域的重要组成部分，而大数据技术的引入为畜牧业和兽医学带来了前所未有的机会[1]。通过充分利用大数据，有望在动物疾病治疗领域取得更为显著的进展，提高畜牧业的产能和兽医医疗水平。
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动物疾病治疗中大数据技术的分析流程
1.1 采集数据
在动物疾病治疗中，大数据技术的分析流程始于数据的采集阶段。通过各类传感器、监测设备以及信息系统，获取与畜牧兽医动物相关的多源数据，包括生理指标、疾病病程数据、环境参数等。这些数据的多样性和全面性为后续的治疗决策提供了充分的信息基础。
1.2 储存管理
采集到的庞大数据量需要经过有效的储存管理，以确保数据的安全性、可用性和高效性。在大数据治疗方案中，云计算和分布式数据库等先进技术得到广泛应用。这些技术不仅能够存储大规模的数据，还能够实现数据的分布式存储和备份，提高系统的可靠性。
1.3 挖掘分析
储存管理完成后，进入挖掘分析阶段是大数据技术发挥作用的关键环节。通过数据挖掘和分析算法，可以从庞大的数据集中提取潜在的模式、关联和趋势，为畜牧兽医动物疾病的预测、诊断和治疗提供科学依据。机器学习、人工智能等先进技术的应用，使得从数据中获取有用信息变得更加高效和准确[2]。
动物疾病治疗中大数据技术的具体应用
2.1 疾病预防
大数据分析在动物精准医疗中的首要应用之一是疾病预防。通过收集和分析大量的动物生理数据、环境因素和疫情历史，建立预测模型，准确识别潜在的疾病风险。例如，对畜牧场中动物的行为、饮食、运动情况进行实时监测，结合气象和疾病传播模型，可以及早预警可能爆发的疾病，有针对性地采取防控措施，有效减少疫情传播风险。
2.2 疾病诊断
大数据在动物疾病诊断方面的应用为兽医提供了更为准确和快速的工具。通过整合动物的基因组学数据、实时监测数据以及临床病例历史，大数据分析可以帮助兽医进行更精准的诊断。例如，结合基因序列和病毒数据库，可快速确定动物患上的病原体种类，为制定精准治疗方案提供有力支持。同时，利用机器学习算法对大量疾病症状和体征进行分析，得以辅助兽医快速判断疾病类型，提高诊断准确性。
2.3 疾病治疗
在动物疾病治疗阶段，大数据分析为制定个体化治疗方案提供了重要帮助。通过深入了解动物的基因信息、药物代谢特征和治疗反应历史，大数据分析可以为兽医提供精准的用药建议[3]。例如，结合动物个体的基因组数据，预测动物对某些药物的敏感性，从而避免不必要的药物反应。同时，实时监测动物在治疗过程中的生理参数，及时调整治疗方案，确保治疗效果的最大化。
2.4 健康管理
基于大数据的动物健康管理系统可实现对动物群体和个体的全面监测和管理。通过收集动物的饮食、运动、生长等多方面的数据，大数据分析为畜牧业提供科学的养殖建议，使动物保持良好的生理状态。同时，通过智能化的健康管理系统，养殖者可以远程监控动物的健康状况，及时发现异常情况，采取相应的养殖措施。这种全面的健康管理方式有助于提高畜牧业的生产效益和动物福祉。
大数据技术在畜牧兽医疾病治疗中有效应用的措施
3.1 重视资金支持
在推动大数据技术在畜牧兽医疾病治疗中的应用过程中，资金支持是一个至关重要的方面。政府和相关机构应当加大对畜牧兽医疾病治疗大数据项目的资金投入，以促进科研机构和养殖企业的大数据技术创新。这包括设立专项资金用于大数据技术的研发、引导企业和农户积极参与大数据项目，并提供财政支持和税收优惠政策[4]。通过增加资金投入，以推动大数据技术在畜牧兽医领域的广泛应用，促使更多的兽医和养殖者受益于先进的治疗方法和技术。
3.2 完善畜牧兽医疾病治疗数据库
为了更好地应用大数据技术，建设完善的畜牧兽医疾病治疗数据库是关键。这需要整合各类数据，包括动物基因信息、疫情历史、环境监测等多方面的数据。政府和相关机构共同出台政策，支持建设统一的、标准化的动物健康信息平台，以便各方能够更方便地共享和获取数据。同时，加强对数据安全和隐私的保护，建立规范的数据管理制度，确保畜牧兽医疾病治疗数据库的可持续发展和安全运营。
3.3 提升数据人员专业素质
大数据技术的应用需要具备高水平的数据分析和处理能力的专业人才。为此，应该通过设立培训项目、提供奖学金等方式，鼓励更多的畜牧兽医专业人才学习相关的数据科学知识。同时，大力推动高校和培训机构开设畜牧兽医大数据专业课程，培养更多具备双重专业背景的人才。政府和企业还应与高校和科研机构合作，建立人才培养基地，为学生提供实践机会，加强理论知识与实际操作的结合，提升数据人员的专业素质，以更好地满足畜牧兽医疾病治疗中对于大数据技术应用的需求。
未来发展趋势
4.1 智能化技术的融合
未来，智能化技术如人工智能、物联网等将更加深入地融入畜牧兽医疾病治疗中。将传感器、智能设备与大数据技术相结合，实现对动物的实时监测、远程管理和智能诊断[5]。智能化技术的应用将提高治疗的效率和精准度，为兽医提供更智能、便捷的工具，同时实现畜牧业的数字化转型。
4.2 多源数据的整合应用
未来的发展趋势将更加强调对多源数据的整合应用。不仅包括动物生理参数、疾病历史、环境监测等传统数据，还将加入更多的新型数据，如基因组学、蛋白质组学等。通过多源数据的综合分析，可以更全面地了解动物的健康状况，为制定个体化的治疗方案提供更为准确的依据。
4.3 大数据平台的建设与共享
未来将更加强调大数据平台的建设与共享。政府、企业和科研机构应加强协作，建立开放的畜牧兽医大数据平台，促进各方数据的共享与交流。通过建设统一的数据标准和平台，更好地实现跨领域、跨机构的信息整合，推动畜牧业与兽医学的协同发展。
4.4 绿色环保治疗技术的发展
未来的发展趋势还将强调绿色环保治疗技术的研究与应用。注重减少对环境的影响，推动畜牧业实现更可持续的发展。这包括环保药物的研发、养殖管理模式的改进，以及利用大数据技术实现对环境友好型的畜牧兽医治疗手段。
结语
大数据技术在畜牧兽医动物疾病治疗中的应用为该领域带来了显著的进步。为了进一步推动该领域的发展，需要加大资金支持，完善畜牧兽医疾病治疗数据库，提升数据人员的专业素质，以更好地应对大数据时代的挑战。未来，随着时代的不断进步，畜牧兽医领域将迎来更加智能化、数字化、绿色环保的治疗手段，这将为提高动物健康水平、促进畜牧业可持续发展提供更全面且深入的支持。
参考文献：
[1]金春林.探究农村畜牧兽医新技术的推广方法[J].畜牧兽医科技信息. 2023(4):73-75.
[2]热夏提·阿里木,阿赛提.浅谈新疆畜牧兽医大数据平台建设[J].新疆畜牧业. 2021,36(3):44-46.
[3]谢芳华,孟戈,包喜军.大数据在宠物医疗中相关问题的探讨[J].中国工作犬业. 2016(12):47-50.
[4]谢能平.数字技术赋能畜牧兽医行业高质量发展[J].农业工程技术. 2023,43(11):128-130.
[5]孟立.大数据技术在动物疫病防控中的应用探讨[J].湖北畜牧兽医. 2021,42(12):44-45.
作者单位：微山县畜牧兽医事业发展中心
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.14.037
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