تحلیل داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوهای بیماری‌های مشترک با استفاده از هوش مصنوعی در دامپزشکی

کد مقاله : 1353-MVTCONF

نویسندگان

محمد بلندمرتبه *1، سعید عبدی2، نفیسه حسنی1، محمد شاهی1، علی احمدی1 1دانشگاه تهران 2دانشگاه ازاد اسلامی

چکیده مقاله

بیماری‌های مشترک که به عنوان بیماری‌های زئونوتیک نیز شناخته می‌شوند، به بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند از حیوانات به انسان‌ها منتقل شوند. این بیماری‌ها، شامل طیف وسیعی از عفونت‌ها و بیماری‌های دیگر هستند که می‌توانند تهدیدی جدی برای سلامت عمومی به شمار آیند و داده‌های بزرگ (Big Data) به مجموعه‌های وسیع و پیچیده‌ای از داده‌ها اطلاق می‌شود که با استفاده از روش‌های پیشرفته برای پردازش، تحلیل، و استخراج اطلاعات مفید مورد استفاده قرار می‌گیرند. در دامپزشکی، داده‌های بزرگ شامل اطلاعات گسترده‌ای از منابع مختلف است، از جمله سوابق پزشکی حیوانات، داده‌های اپیدمیولوژیک، نتایج آزمایش‌ها، و مشاهدات میدانی. این داده‌ها می‌توانند به صورت داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته وجود داشته باشند و شامل داده‌های مربوط به سلامت، رفتار، و محیط زیست حیوانات باشند. .در این مقاله، به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ به منظور شناسایی الگوهای بیماری‌های مشترک در دامپزشکی پرداخته شده است. با توجه به پیچیدگی و حجم بالای داده‌های مرتبط با سلامت حیوانات، استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر الگوهای بیماری‌ها و ارائه راهکارهای بهینه برای پیشگیری و درمان کمک کند. این پژوهش با بررسی داده‌های مختلف بالینی و محیطی، به تحلیل الگوهای بیماری‌های مشترک در دام‌ها پرداخته و نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند به‌عنوان ابزاری کارآمد برای افزایش دقت تشخیص و بهبود مدیریت بیماری‌ها در دامپزشکی به کار گرفته شود. نتایج این مطالعه بر اهمیت بهره‌گیری از فناوری‌های نوین در ارتقاء سلامت حیوانات و کاهش مخاطرات بهداشتی در دامپزشکی تأکید دارد.

کلیدواژه ها

داده های بزرگ – بیماری های مشترک – هوش مصنوعی

وضعیت: پذیرفته شده برای ارائه شفاهی