ഹെർഡ് ആൻഡ് ബിസിനസ് ഹെൽത്ത് മാനേജ്മെൻ്റ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• AI ഉപയോഗിച്ച് ഡയറി/ഫാറ്റനിംഗ്/പൗൾട്രി സംരംഭങ്ങളിലെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത, രോഗം, മരണം എന്നിവയുടെ ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാനും ട്രെൻഡും അപകടസാധ്യതയുള്ള സിഗ്നലുകളും സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ഫീൽഡ് പരിശോധന, ഔദ്യോഗിക രജിസ്ട്രേഷൻ, വെറ്റിനറി മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവയിലൂടെ AI- പവർഡ് ഹെർഡ് ഹെൽത്ത് ശുപാർശകൾ പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റയുടെ വാണിജ്യപരമായ രഹസ്യസ്വഭാവം മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്, കന്നുകാലി തീരുമാനങ്ങളുടെ അന്തിമ ഉത്തരവാദിത്തം ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മൃഗഡോക്ടറിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ്.

ഒരു മൃഗത്തെ പരിപാലിക്കുന്ന ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഹെർഡ് മെഡിസിൻ നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് മൃഗങ്ങളെ മൊത്തത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഡയറി കന്നുകാലി ഫാമിൽ, യഥാർത്ഥ "രോഗി" ഒരു പശുവല്ല, മുഴുവൻ കന്നുകാലിയുമാണ്: ഉൽപാദനക്ഷമത കുറയുക, മാസ്റ്റിറ്റിസ് (അകിടിലെ വീക്കം) നിരക്ക്, ബീജസങ്കലന ശതമാനം, കാളക്കുട്ടികളുടെ മരണം, മുടന്തൻ്റെ ആവൃത്തി തുടങ്ങിയ സൂചകങ്ങൾ കന്നുകാലികളുടെ ആരോഗ്യത്തെക്കുറിച്ച് പറയുന്നു. ഈ സൂചകങ്ങൾ വലിയ ഡാറ്റ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ശക്തമാകുന്നത്: ചിതറിക്കിടക്കുന്ന റെക്കോർഡുകൾ സംഗ്രഹിക്കുക, ട്രെൻഡുകൾ കാണിക്കുക, ഒരു റിസ്ക് സിഗ്നൽ നേരത്തെ പിടിക്കുക. എന്നാൽ AI ഫീൽഡ് കാണുന്നില്ല, മൃഗത്തെ സ്പർശിക്കുന്നില്ല, അപൂർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, AI ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെയാണ് ഹെർഡ്, ബിസിനസ് ഡാറ്റ എന്നിവ സംഗ്രഹിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും. കന്നുകാലികളുടെ തീരുമാനങ്ങളുടെ ആത്യന്തിക ഉത്തരവാദിത്തം ബിസിനസിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മൃഗഡോക്ടറാണ്.

ഹെർഡ് മെഡിസിനിൽ AI യുടെ പങ്ക്

ഹെർഡ് മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ AI യുടെ മൂന്ന് ശക്തമായ ഉപയോഗങ്ങളുണ്ട്. ആദ്യത്തേത് സംഗ്രഹമാണ്: ഇത് വിളവ്, വാക്സിനേഷൻ, രോഗ രേഖകൾ എന്നിവയുടെ നൂറുകണക്കിന് വരികൾ വായിക്കാവുന്ന പട്ടികയിലേക്ക് കുറയ്ക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തേത് ട്രെൻഡ് ഡിറ്റക്ഷൻ ആണ്: ഇത് കാലക്രമേണ ഒരു പരാമീറ്ററിൻ്റെ (ഉദാ. സോമാറ്റിക് സെല്ലുകളുടെ എണ്ണം) ദിശ കാണിക്കുന്നു. മൂന്നാമതായി, റിസ്ക് സിഗ്നലിംഗ്: ഒരു പരിധി കടന്നതിൻ്റെയോ ഒരു പാറ്റേൺ തകർന്നതിൻ്റെയോ ആദ്യകാല സൂചനകൾ. ഇവയെല്ലാം ഡോക്ടറെ "എവിടെ നോക്കണം" എന്നതിനെ കുറിച്ച് നയിക്കുന്നു; എന്നാൽ "എന്ത് ചെയ്യണം" എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നില്ല.

നുറുങ്ങ്: AI-ക്ക് ഹെർഡ് ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ, സമയം, മൃഗങ്ങളുടെ ഗ്രൂപ്പ്, അളവെടുപ്പ് യൂണിറ്റ് എന്നിവ വ്യക്തമായി വ്യക്തമാക്കുക. "കഴിഞ്ഞ 90 ദിവസങ്ങളിലെ ഒന്നാം കറവപ്പശുക്കൾ, പ്രതിദിനം കിലോ പാൽ" എന്നതുപോലെ. അവ്യക്തമായ ഡാറ്റ അവ്യക്തമായ ഒരു സംഗ്രഹം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഏറ്റവും വലിയ കെണി: നഷ്‌ടമായതും കൃത്യമല്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ

ഹെർഡ് ഡാറ്റ പലപ്പോഴും അപൂർണ്ണമോ, പൊരുത്തമില്ലാത്തതോ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായി നൽകിയതോ ആണ്. ഒരു മരണ രേഖ മറന്നുപോയിരിക്കാം, ഒരു തീയതി തെറ്റായി രേഖപ്പെടുത്തിയിരിക്കാം, ഒരു യൂണിറ്റ് ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകാം (ലിറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ കിലോ). AI അതിൻ്റെ മുന്നിൽ വെച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയാൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു: അതിന് നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ കാണാൻ കഴിയില്ല, ചിലപ്പോൾ ന്യായയുക്തമെന്ന് തോന്നുന്ന ഒരു ഊഹത്തിലൂടെ വിടവ് നികത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു. അതിനാൽ, AI എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുകൾ ഔദ്യോഗിക രജിസ്‌ട്രേഷൻ, ഫീൽഡ് പരിശോധന, വെറ്റിനറി മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവയിലൂടെ സ്ഥിരീകരിക്കണം എന്നതിൻ്റെ എല്ലാ പ്രവണതകളും സിഗ്നലുകളും. ഉദാഹരണത്തിന്, AI കുറഞ്ഞ മരണനിരക്ക് കാണിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ കുറവായിരുന്നതിനാലോ മരണങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്താത്തതിനാലോ എന്ന് ഫീൽഡ് കൺട്രോൾ പറയും.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ച് ഹെർഡ് ഡാറ്റ വിശകലനം

1. ഡാറ്റ മായ്ക്കുക. യൂണിറ്റുകൾ, തീയതികൾ, ഗ്രൂപ്പുകൾ എന്നിവ സ്ഥിരമാക്കുക.
2. അജ്ഞാതമാക്കുക. ബിസിനസ്സ് പേരും ബിസിനസ് ക്രെഡൻഷ്യലുകളും മായ്ക്കുക.
3. ചോദ്യം വ്യക്തമാക്കുക. "കഴിഞ്ഞ 3 മാസത്തിനുള്ളിൽ മാസ്റ്റിറ്റിസ് നിരക്ക് വർദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ടോ?" ഇതുപോലുള്ള ഒരൊറ്റ ചോദ്യം ചോദിക്കുക:
4. സംഗ്രഹവും ട്രെൻഡും ആവശ്യപ്പെടുക. സംഖ്യാ സംഗ്രഹവും ദിശയും കൂടാതെ ത്രെഷോൾഡ് ക്രോസിംഗ് ഫ്ലാഗിംഗും AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക.
5. ഫീൽഡ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക. ഓൺ-സൈറ്റ് പരിശോധനയും ഔദ്യോഗിക രജിസ്ട്രേഷനും ഉപയോഗിച്ച് സിഗ്നൽ സ്ഥിരീകരിക്കുക.
6. ഡോക്ടർ തീരുമാനം എടുക്കുന്നു. ചികിത്സ, വാക്സിനേഷൻ പ്രോഗ്രാം, കശാപ്പ്/വേർതിരിക്കൽ തീരുമാനങ്ങൾ വെറ്റിനറി മൂല്യനിർണ്ണയം വഴിയാണ് എടുക്കുന്നത്.
7. കാണുക, രേഖപ്പെടുത്തുക. അടുത്ത കാലയളവിൽ നടപ്പിലാക്കിയ തീരുമാനത്തിൻ്റെ ആഘാതം അളക്കുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1. 240 തലകളുള്ള ഒരു ഡയറി ഫാമിൽ, ടാങ്ക് സോമാറ്റിക് സെല്ലുകളുടെ എണ്ണം (SCC; പാലിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തിൻ്റെയും അകിടിൻ്റെ ആരോഗ്യത്തിൻ്റെയും സൂചകം) കഴിഞ്ഞ 60 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ 210,000-ൽ നിന്ന് 480,000 സെല്ലുകൾ/mL ആയി വർദ്ധിച്ചു. AI ഈ വർദ്ധനവ് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ഏറ്റവും വലിയ വർദ്ധനവ് ഒരു പ്രത്യേക കറവ ഗ്രൂപ്പിലാണെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്തു. ഫിസിഷ്യൻ ആ ഗ്രൂപ്പിനെ വയലിൽ പരിശോധിക്കുകയും സബ്ക്ലിനിക്കൽ മാസ്റ്റിറ്റിസ് ഫോസി കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്തു. AI ഫോക്കസ് ചുരുക്കി; ഡോക്ടർ രോഗനിർണയവും ചികിത്സയും നടത്തി.

കേസ് 2. ഒരു ഫീഡ്‌ലോട്ടിൽ, കഴിഞ്ഞ 3 ആഴ്‌ചയ്‌ക്കുള്ളിൽ ദിവസേനയുള്ള തൽസമയ ഭാരം 12% കുറഞ്ഞുവെന്നും ഇത് ഫീഡ് മാറ്റവുമായി പൊരുത്തപ്പെട്ടുവെന്നും AI സംഗ്രഹിച്ചു. ഫിസിഷ്യൻ സൈറ്റിലെ റേഷനും ജല ലഭ്യതയും പരിശോധിക്കുകയും അത് ശരിയാക്കാൻ ബിസിനസിന് ശുപാർശ നൽകുകയും ചെയ്തു. ഡാറ്റ സൂചനകൾ നൽകി; ഫീൽഡ് പരിശോധനയാണ് തീരുമാനത്തിന് അന്തിമരൂപമായത്.

കേസ് 3. ഒരു കോഴി ഫാമിൽ, AI "സാധാരണ ശ്രേണിയിൽ" പ്രതിവാര മരണനിരക്ക് കാണിച്ചു. തൻ്റെ ഫീൽഡ് സന്ദർശന വേളയിൽ, പല കമ്പാർട്ടുമെൻ്റുകളിലും മരണങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ലെന്ന് ഫിസിഷ്യൻ ശ്രദ്ധിച്ചു; യഥാർത്ഥ നിരക്ക് വളരെ കൂടുതലായിരുന്നു. അപൂർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, AI-ക്ക് തെറ്റായ ആത്മവിശ്വാസം നൽകാമെന്നും ഫീൽഡ് പരിശോധന അനിവാര്യമാണെന്നും ഈ കേസ് കാണിക്കുന്നു.

ഒരു താരതമ്യ ചാർട്ട്

സൂചകം

AI സംഭാവന

നിർബന്ധിത പരിശോധന

പാൽ വിളവ് പ്രവണത

ദ്രുത സംഗ്രഹവും ദിശയും

അളക്കലും റെക്കോർഡിംഗ് സ്ഥിരതയും

വർദ്ധിച്ച മാസ്റ്റൈറ്റിസ് / എസ്.സി.സി

ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പ് അടയാളപ്പെടുത്തൽ

ഫീൽഡ് പരീക്ഷ, സംസ്കാരം

മരണനിരക്ക്

പരിധി സിഗ്നൽ കവിഞ്ഞു

രജിസ്ട്രേഷൻ ചെക്ക് നഷ്‌ടമായി

ബീജസങ്കലന ശതമാനം

ആനുകാലിക താരതമ്യം

പ്രത്യുൽപാദന പരിശോധന

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

റോൾ: ഹെർഡ് ഹെൽത്ത് ഡാറ്റ സംഗ്രഹ അസിസ്റ്റൻ്റ് (നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കില്ല, നിങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നു). സന്ദർഭം: ബിസിനസ് തരം [...], മൃഗ ഗ്രൂപ്പ് [...], കാലഘട്ടം [...], യൂണിറ്റ് [...]. ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുക; [ഇൻഡിക്കേറ്ററിൻ്റെ] ട്രെൻഡും (കൂടുതൽ/കുറയുന്നു/സ്ഥിരതയുള്ളത്) ത്രെഷോൾഡ് അതിരുകടന്നവയും അടയാളപ്പെടുത്തുക. നഷ്‌ടമായ/പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റ നിങ്ങൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, അത് "ഡാറ്റ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്" എന്ന് പ്രത്യേകം ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. ചികിത്സ/തീരുമാനം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ: [...]

ടാസ്‌ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന [ഇൻഡിക്കേറ്റർ] ഡാറ്റയിലെ കഴിഞ്ഞ [X] ദിവസങ്ങളിലെ മാറ്റം ഏത് ഉപഗ്രൂപ്പിലാണ് കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നതെന്ന് കാണിക്കുക. സംഖ്യാപരമായ താരതമ്യം മാത്രം ചെയ്യുക. ഡാറ്റ: [...]

ടാസ്‌ക്ക്: ഈ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ പൊരുത്തക്കേടുകളോ നഷ്‌ടമായ റെക്കോർഡുകളോ യൂണിറ്റ് ആശയക്കുഴപ്പമോ ഉണ്ടെന്ന് സംശയിക്കുന്ന വരികൾ ഫ്ലാഗുചെയ്‌ത് "ഫീൽഡ്/റെക്കോർഡ് പരിശോധന ആവശ്യമാണ്" എന്ന് എഴുതുക. ഡാറ്റ: [...]

ടാസ്‌ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന ഹെർഡ് സൂചകങ്ങളെ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്രതിമാസ മാനേജ്‌മെൻ്റ് റിപ്പോർട്ടാക്കി മാറ്റുക (സംഗ്രഹ പട്ടിക + ശ്രദ്ധേയമായ ട്രെൻഡുകൾ). ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനവും ശുപാർശ വിഭാഗവും ശൂന്യമായി വിടുക; ഇത് ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ഫിസിഷ്യൻ പൂരിപ്പിക്കും. സൂചകങ്ങൾ: [...]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലം: "ഈ ഹെർഡ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക, എന്താണ് കുഴപ്പം?"

ശക്തം: "240 ഡയറി കന്നുകാലി ഫാമിൻ്റെ തലവന്മാർ, മുലയൂട്ടുന്ന പശുക്കൾ, കഴിഞ്ഞ 90 ദിവസം, യൂണിറ്റ്: പ്രതിദിനം കിലോ പാലും ആഴ്ചയിൽ ടാങ്കും SCC (സെല്ലുകൾ/mL). ചുവടെയുള്ള ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുക; SCC പ്രവണതയും ഏറ്റവും കൂടുതൽ കറവയുള്ള ഗ്രൂപ്പും അടയാളപ്പെടുത്തുക. നഷ്ടപ്പെട്ട/പൊരുത്തക്കേടുള്ള വരികൾ പ്രത്യേകം പട്ടികപ്പെടുത്തുക. ചികിത്സ ശുപാർശ ചെയ്യരുത്; ഞാൻ ഫീൽഡ് പരിശോധിച്ച് തീരുമാനമെടുക്കും."

ബിസിനസ്സ് തരം, ഗ്രൂപ്പ്, കാലയളവ്, യൂണിറ്റ്, പരിധി എന്നിവ ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റിൽ വ്യക്തമായി നൽകിയിരിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• അപൂർണ്ണമായ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നു. AI അത് കാണാൻ കഴിയാത്ത റെക്കോർഡിംഗ് കണക്കിലെടുക്കുന്നില്ല; ഫീൽഡ് പരിശോധന ആവശ്യമാണ്.
• യൂണിറ്റ്/കാലയളവ് വ്യക്തമാക്കുന്നില്ല. ലിറ്റർ/കിലോ അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകൾ ഇടകലർന്നാൽ, സംഗ്രഹം തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
• ഒരു തീരുമാനത്തിനുള്ള സിഗ്നൽ തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. "എവിടെ നോക്കൂ" എന്ന് AI പറയുന്നു; "എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത്" എന്ന് ഡോക്ടർ തീരുമാനിക്കുന്നു.
• ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുന്നില്ല. ബിസിനസ് ഡാറ്റയുടെ രഹസ്യസ്വഭാവം ലംഘിക്കപ്പെട്ടേക്കാം.
• ഫീൽഡ് പരിശോധന ഒഴിവാക്കുന്നു. സ്ഥലത്തെ നിരീക്ഷണം കൂടാതെ കന്നുകാലികളുടെ തീരുമാനം എടുക്കാൻ കഴിയില്ല.

സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം, തീരുമാന പരിധി, കന്നുകാലി മനഃശാസ്ത്രം

ഹെർഡ് മെഡിസിനിൽ, ഓരോ ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനവും ഒരു സാമ്പത്തിക തീരുമാനമാണ്. ഒരു മൃഗത്തെ ചികിത്സിക്കുകയോ തരംതിരിക്കുകയോ? ഒരു വാക്സിൻ പ്രോഗ്രാം വിപുലീകരിക്കണോ അതോ ടാർഗെറ്റ് ചെയ്യണോ; ഈ തീരുമാനങ്ങൾ മൃഗക്ഷേമത്തെയും ബിസിനസ്സിൻ്റെ സുസ്ഥിരതയെയും ബാധിക്കുന്നു. AI-ന് ചെലവ്-ആനുകൂല്യ പട്ടികകളും സാഹചര്യങ്ങളും വേഗത്തിൽ നിരത്താൻ കഴിയും: ഉദാഹരണത്തിന്, "മാസ്റ്റിറ്റിസ് നിരക്ക് X%-ൽ നിന്ന് Y% ആയി വർദ്ധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, പാൽ നഷ്ടം കണക്കാക്കുന്നത് എത്രയായിരിക്കും" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു കണക്കുകൂട്ടൽ തയ്യാറാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. ഇത് ഓപ്പറേറ്ററുമായി ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഭാഷണം എളുപ്പമാക്കുന്നു. എന്നാൽ ഈ കണക്കുകൂട്ടലുകളിലെ എല്ലാ അനുമാനങ്ങളും (വില, വിളവ്, നിരക്ക്) യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തന ഡാറ്റയും നിലവിലെ മാർക്കറ്റ് അവസ്ഥയും ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്; AI അനുമാനിക്കുന്ന ഒരു യൂണിറ്റ് വില തെറ്റാണെങ്കിൽ, മുഴുവൻ ഫലവും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതായിരിക്കും.

മറ്റൊരു മാനം ഹെർഡ് സൈക്കോളജിയും ഫീൽഡ് റിയാലിറ്റിയുമാണ്. അക്കങ്ങൾ ഒരു പ്രവണതയെ സൂചിപ്പിക്കാം, എന്നാൽ മൃഗങ്ങളുടെ പെരുമാറ്റം, പാർപ്പിട സാഹചര്യങ്ങൾ, ജീവനക്കാരുടെ രീതികൾ, സീസണൽ ഇഫക്റ്റുകൾ എന്നിവ സ്ഥലത്ത് മാത്രമേ ദൃശ്യമാകൂ. ചിലപ്പോൾ AI ഫ്ലാഗുകൾ കുറയുന്നതിൻ്റെ കാരണം ഡാറ്റയിലല്ല, ഫീൽഡിലാണ്: തകർന്ന വാട്ടർ ബൗൾ, മാറുന്ന ഒരു പരിചാരകൻ, സമ്മർദ്ദത്തിൻ്റെ ഉറവിടം. അതിനാൽ, കന്നുകാലി തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിലെ സുവർണ്ണ നിയമം ഇതാണ്: ഡാറ്റ ഒരു സൂചനയായി എടുക്കുക, ഫീൽഡിലെ കാരണം പരിശോധിക്കുക, മൃഗക്ഷേമവും ബിസിനസ്സ് യാഥാർത്ഥ്യവും ഒരുമിച്ച് പരിഗണിച്ച് തീരുമാനമെടുക്കുക. കന്നുകാലികളുടെ ആരോഗ്യത്തിനും നൽകിയ ഉപദേശത്തിൻ്റെ ഫലത്തിനും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മൃഗവൈദന് ഉത്തരവാദിയാണ്; ഈ ഉത്തരവാദിത്തം ഒരു ഡാറ്റാ ഡാഷ്‌ബോർഡിലേക്കും നിയോഗിക്കാനാവില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

ഹെർഡ് മെഡിസിനിൽ, വലിയ ഡാറ്റയെ സംഗ്രഹിക്കുകയും ട്രെൻഡുകൾ കാണിക്കുകയും അപകടസാധ്യത കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ശക്തമായ ഒരു സഹായിയാണ് AI. എന്നാൽ ഇത് ഫീൽഡ് കാണുന്നില്ല, അപൂർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു. ഔദ്യോഗിക രജിസ്ട്രേഷൻ, ഫീൽഡ് പരിശോധന, വെറ്റിനറി മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ സിഗ്നലും പരിശോധിക്കുക; വ്യക്തമായ യൂണിറ്റുകളും കാലയളവുകളും നൽകുക; ബിസിനസ് ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക. ചികിത്സ, വാക്‌സിനേഷൻ പ്രോഗ്രാം, കൊല്ലൽ തുടങ്ങിയ തീരുമാനങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തം ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മൃഗഡോക്ടറാണ്. AI സൂചനകൾ നൽകുന്നു; ഫീൽഡും ഫിസിഷ്യനും ചേർന്നാണ് തീരുമാനം എടുക്കുന്നത്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾ പിന്തുടരുന്ന ഒരു ബിസിനസ്സിൻ്റെ അവസാന 90 ദിവസങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഒരു സൂചകം (എസ്‌സിസി, പാൽ വിളവ്, മരണനിരക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഫെർട്ടിലിറ്റി) സംഗ്രഹിക്കാൻ AI ആവശ്യപ്പെടുക. തുടർന്ന്: (1) ഔദ്യോഗിക രേഖയുമായി AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്‌ത ട്രെൻഡ് താരതമ്യം ചെയ്യുക, (2) നഷ്‌ടമായ/പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റയ്‌ക്കായി നിങ്ങളുടെ ഫീൽഡ് അറിവ് പരിശോധിക്കുക, (3) ഓൺ-സൈറ്റ് പരിശോധനയിലൂടെ ഏത് കണ്ടെത്തലാണ് നിങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ടതെന്ന് എഴുതുക. പ്രതിമാസ മാനേജ്‌മെൻ്റ് റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കി തീരുമാന വിഭാഗം സ്വയം പൂരിപ്പിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] യൂണിറ്റിൻ്റെയും തീയതിയുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഞാൻ ഡാറ്റ മായ്ച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ബിസിനസ് ഐഡി അജ്ഞാതമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ ഒറ്റ, വ്യക്തമായ ഒരു ചോദ്യം ചോദിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ട്രെൻഡും ത്രെഷോൾഡ് അതിരുകടന്നതും അടയാളപ്പെടുത്തി.
• [ ] എനിക്ക് നഷ്ടപ്പെട്ട/പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റ പ്രത്യേകം പട്ടികപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
• ഫീൽഡ് പരിശോധനയിലൂടെയും ഔദ്യോഗിക റെക്കോർഡിംഗിലൂടെയും ഞാൻ സിഗ്നൽ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ചുമതലയുള്ള ഫിസിഷ്യൻ എന്ന നിലയിൽ, ഞാൻ അവസാന കന്നുകാലി തീരുമാനം എടുത്തു.