关于人工智能在动物医学领域的应用研究

冯国军

摘要：随着信息技术的发展，人工智能在医学领域的应用已经得到了效果和效率的验证。随着人工智能技术的逐步完善，在动物医学领域应用的过程中，可以对动物进行智能化的诊疗，找出患病动物的病因，从而予以及时有效的治疗。但是现阶段人工智能在动物医学应用的过程中，依然存在一定的问题，亟需进行改善，从而有效发挥技术带来的优势，提升动物医学诊疗操作的质量，推进动物医学领域的快速发展。

关键词：人工智能;动物医学;研究应用

医学领域应用人工智能进行症状诊疗的现象已经十分常见，在动物医学领域，由于动物体积较小、手术难度较高，同时对不同种类动物进行治疗的过程中，其病因、致病原理都有一定的差别。而在使用人工智能技术的过程中，人工智能技术可以替代一部分的人工诊疗，通过数据降低诊疗过程中的重复性工作，并提升诊疗的正确率。

一、人工智能在动物医学领域应用中存在的问题

（一）数据样本量仍需要加强

人工智能的自主发展学习形式，是根据数据的样本量，并在样本量的比较、运算过程中得出最准确的结果。其在动物医学领域中的应用效果受到数据样本量的制约，是否能够达到智能处理的效果，需要大量的数据样本予以支持。但现阶段我国人工智能在动物医学领域中的应用时间尚短，大多数数据均源于国外的同类型研究，由于样本格式、语言翻译等问题，数据样本的可用性值得商榷，而国内参与动物医学领域人工智能研究的企业尚在发展过程中。一方面由于样本量不足而导致的智能水平不高，另一方面因为现阶段人工智能设备在动物治疗的过程中采用的较少，无法通过有效的样本采集来提升样本的总量。同时，现阶段我国人工智能设备在动物医学领域中的应用仍处于概念和宣传阶段，数据的研发和数据库的更新并没有跟上动物医学行业的发展，老客户不会获得良好的使用体验，影响人工智能設备在动物医学领域的口碑，也较难发展新客户。

（二）垂直度不足

现阶段人工智能与动物医学融合的研究过程中，相关技术人员仅具有动物医学知识或者是人工智能的专业知识，两者并没有进行有效的专业融合。导致人工智能设备在动物医学中的应用，缺乏良好的理论与实践基础，导致两者之间的垂直度下降。实际使用的过程中，人工智能设备的设计理念与动物医学的实际诊疗在一定的脱节现象，无法达到预期的使用效果，甚至会进一步增加实际诊疗的难度。而在面对人工智能设备出现的故障和问题时，也缺乏良好的手段来进行及时地反馈和更新。与此同时，在进行诊疗的过程中，人工智能设备对诊疗数据的采集效率和上传过程较为复杂，无法通过现场的一手资料采集来提升设备的智能化。

（三）人才短缺

目前人工智能应用发展的过程中无论是动物医学数据库的建立，数据搜集还是数学建模方面都存在着人才的短缺现象。人工智能人才缺乏医学领域的专业知识，而具备动物医学领域专业知识的人才又缺乏人工智能技术的专业知识，在进行实践的过程中，依然需要进行人工智能学科与动物医学两个学科之间的深度融合。同时在动物医疗卫生应用的过程中，一线医疗服务人员对人工智能设备的接受度依然没有达到较好的水准，无法有效地使用人工智能设备来进行数据的搜集和认证的诊断，因此还需要加强对一线工作人员的新技术培训。

二、人工智能在动物医学领域应用的改善策略

（一）数据库内容的完善

在开发人工智能设备的过程中，规划阶段就需要建立明确的动物医学数据库建设，并明确采集方式和上传方式。不但需要对现阶段人工智能市场中已经使用的动物医学诊疗设备进行研究，还需要与相关的设备厂家进行合作，以求进行数据库内容的完善和扩充。其次，在动物医学领域的人工智能设备开发过程中，应当重视诊疗数据的完善和扩充，并通过不同厂家、医院的诊疗数据库，来有效采集并完善人工智能样本的基础量，使人工智能设备在开发的过程中有庞大的数据样本量支持，从而提升人工智能设备的智能化程度。此外，开发者应当打破数据之间的壁垒，与从业人员进行有效的数据共享，并营造共同利益体，以保证人工智能的有效性和智能性。并在此过程中应当重视人工智能样本量的开发和数据库的维护，在进一步扩充人工智能数据库样本量的同时，还需要对客户反馈的问题内容进行第一时间的解决，从而有效解决数据样本量所带来的智能化不足问题。

（二）强化动物医学领域应用的垂直度

人工智能设备是在动物医学领域诊疗过程中使用的辅助设备，一方面需要明确该设备在医学领域的应用目标和定位，并在实际操作和应用的过程中，应当加强诊疗数据的上传和共享。另一方面人工智能设备开发人员应当在做好人工智能设备的应用过程中加强物联网、云计算等多种技术的应用，做好诊疗信息的采集与上传工作，并在此过程中加强与动物医学领域人员的合作，以解决在设备使用过程中存在的实际问题，并收集相关的改进意见和优化意见。此外，为了确保人工智能设备在动物医学领域能够得到有效地运用，还需要对人工智能设备的生产成本、销售价格以及后期的服务提供价格进行有效的管理，从而有效开发动物医学领域的人工智能设备市场，使人工智能在动物医学领域得到有效的应用。

（三）推动医学人工智能人才的培养

一方面各个高校应当积极展开医学与人工智能学科之间的融合学科建设，培养跨界人才，使高校培养人才的过程中可以保证动物医学领域中的人工智能设备开发具有双向、符合的专业型素质人才。鼓励高校以及研究所推动行业领域的融合。另一方面还需要建立一批实训基地和地方试点，采用具有竞争力的人才吸引机制，吸引高端复合型人才参与到医学领域的人工智能开发过程中。通过内部循环和外部吸引的方式来保证动物医学领域的人工智能开发具有较高的竞争力和发展力，促使高端复合型人才投入到医学领域的人工智能设备开发过程中，并带动该领域的发展。

结语：人工智能设备在医学领域已经取得了较好的应用效果，动物医学领域具有较高的复杂性，动物、宠物种类品种的不同都会增加诊疗的难度。而在应用人工智能设备的过程中，人工智能的高速学习方式可以有效降低动物诊疗过程中的重复操作，并利用智能计算方式来提升诊疗的正确性和成功率，以满足动物医生的实际需求。

参考文献：

[1] 管亮. 人工智能在动物医学领域的应用研究[J]. 兽医导刊，2021（14）：49.

[2] 关皓元. 人工智能在动物医学领域的应用[J]. 兽医导刊，2019（22）：38.

[3] 宁晖，尹可欣，罗继龙，等. 人工智能平台设计开发动物医学学术名词翻译APP的研究[J]. 畜牧兽医科技信息，2020（10）：5-6.