Application of Artificial Intelligence in Monitoring of Animal Health and Welfare
Notice bibliographique
Résumé
Blackground: With the advent of AI technology, great strides have been made in the realm of animal healthcare. This article delves into the numerous uses of AI in veterinary medicine and demonstrates its revolutionary potential in the field. Artificial intelligence (AI) algorithms have shown impressive skills in illness detection, using medical imaging analysis to help veterinarians discover and categorise diseases with greater accuracy and efficiency. Furthermore, predictive analytics algorithms use various data sources, such as electronic health records and genetic profiles, to recognise trends and forecast illness outbreaks, allowing veterinarians to remotely monitor vital signs and act swiftly paving the way for preventative measures and individualised treatment. Methods: The purpose of this article is to offer a synopsis of the many ways in which artificial intelligence (AI) is being used to improve the health and well-being of animals. Understanding the effects of AI in animal healthcare and setting the stage for its further development will be accomplished via an examination of the present state of the subject. Results: It is evident that through mountains of data from studies and clinical trials, AI is helping to speed up the discovery of novel treatments and improve the understanding of animal health. A responsible and useful application of AI in animal healthcare requires the establishment of ethical concerns, data protection, and regulatory frameworks. Method: This document provides a synopsis of the many ways in which artificial intelligence (AI) is being used to improve the health and well-being of animals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».