Автор: Janice Johnston
Стаття від: 11 грудня 2024 року
Аналіз біомаркерів, проведений компанією WellFish Tech, являє собою прорив у галузі аквакультури, задовольняючи нагальну потребу в оцінці стану здоров’я в режимі реального часу.
By Dr Josip Barišić
Біомаркери крові – речовини в крові, які вказують на фізіологічні стани – широко використовуються в медицині для моніторингу всього, від функцій органів до наявності захворювань. У рибництві ці біомаркери можуть так само виявляти стрес, дисбаланс поживних речовин, а також стан здоров’я. Однак точна і швидка інтерпретація цих даних є складним завданням. Саме тут на допомогу приходять моделі, керовані штучним інтелектом (ШІ), які перетворюють багатовимірні необроблені дані на практичні висновки, що в кінцевому підсумку сприяє підвищенню добробуту, продуктивності та сталості риби.
Як і в галузі охорони здоров’я людини, моделі штучного інтелекту, що розробляються в WellFish Tech, аналізують складні закономірності в даних біомаркерів крові для отримання змістовних інтерпретацій. Навчаючи ШІ-моделі на великих масивах даних, ми можемо виявляти тенденції та аномалії з високим рівнем точності, подібним до того, який використовується в медицині для виявлення діабету та серцево-судинних захворювань.
Наразі наші моделі навчаються виявляти ранні ознаки стресу, інфекції та неповноцінного харчування у риб, допомагаючи рибоводам швидко реагувати, щоб запобігти виникненню некерованих проблем зі здоров’ям.
Dr Josip Barišić
В основі підходу WellFish Tech лежить передова платформа штучного інтелекту. Аналітичний процес досліджує численні біомаркери – такі як хлорид, альбумін, цинк і лактат – окремо і в поєднанні, надаючи унікальну інформацію про фізіологічний стан риби. Наприклад, підвищення рівня лактату в поєднанні зі зміною рівня хлоридів може свідчити про реакцію на стрес або хворобу, що наближається. Модель штучного інтелекту контекстуалізує такі зміни, що допомагає фермерам у прийнятті щоденних рішень щодо управління поголів’ям. Застосування штучного інтелекту в моніторингу здоров’я також приносить значні операційні переваги. Хоча традиційні методи діагностики продовжують використовуватися як інструменти моніторингу стану здоров’я, результати, отримання яких іноді займає тиждень, потребують ручного порівняння та інтерпретації. Це може бути пов’язано як з великими витратами ресурсів, так і з втратою цінності, не тільки через те, що зразки необхідно отримувати смертельно небезпечним способом, але й через втрачені можливості, які надає застосування ШІ. Завдяки підходу на основі штучного інтелекту, WellFish Tech надає високочутливий оптимізований сервіс, який швидко надає практичні висновки.
Все це підкреслює потенціал штучного інтелекту в переосмисленні здоров’я та добробуту риби, роблячи точні дані про стан здоров’я доступними і придатними для практичних дій, щоб допомогти рибоводам приймати обґрунтовані рішення, які відповідають як економічним цілям, так і принципам добробуту тварин.
У майбутньому WellFish Tech планує розширити прогностичні можливості своєї платформи, інтегруючи ще більше біомаркерів та вдосконалюючи свої моделі для конкретних середовищ аквакультури. Оскільки рибне господарство продовжує зростати, щоб задовольнити глобальний попит на продовольство, інноваційні рішення, такі як аналіз біомаркерів на основі штучного інтелекту від WellFish Tech, відіграватимуть важливу роль у підтримці здорових, стійких рибних популяцій та розвитку галузі аквакультури.
Посилання на оригінал статті: Transforming fish health management with AI-driven biomarker analysis
