ਝੁੰਡ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ

ਲਾਭ:

• AI ਨਾਲ ਡੇਅਰੀ/ਫੈਟਨਿੰਗ/ਪੋਲਟਰੀ ਉੱਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ, ਬਿਮਾਰੀ ਅਤੇ ਮੌਤ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਫੀਲਡ ਨਿਰੀਖਣ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵੈਟਰਨਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੁਆਰਾ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਝੁੰਡ ਸਿਹਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਵਪਾਰਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਪਾਰਕ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਝੁੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪਸ਼ੂ ਚਿਕਿਤਸਕ ਦੀ ਹੈ।

ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਇੱਕ ਜਾਨਵਰ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਝੁੰਡ ਦੀ ਦਵਾਈ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਅਰੀ ਪਸ਼ੂ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ "ਮਰੀਜ਼" ਇੱਕ ਇੱਕ ਗਊ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਰਾ ਝੁੰਡ ਹੈ: ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਮਾਸਟਾਈਟਸ (ਲੇਵੇ ਦੀ ਸੋਜਸ਼) ਦਰ, ਗਰੱਭਧਾਰਣ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ, ਵੱਛੇ ਦੀ ਮੌਤ, ਲੰਗੜੇਪਨ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਰਗੇ ਸੰਕੇਤ ਝੁੰਡ ਦੀ ਸਿਹਤ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੂਚਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ: ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ, ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਫੜਨਾ। ਪਰ ਏਆਈ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ, ਜਾਨਵਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ, ਅਤੇ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ AI ਨਾਲ ਝੁੰਡ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਝੁੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪਸ਼ੂ ਚਿਕਿਤਸਕ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਝੁੰਡ ਦੀ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਝੁੰਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਤਿੰਨ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਪਯੋਗ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਸੰਖੇਪ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਉਪਜ, ਟੀਕਾਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀਆਂ ਸੈਂਕੜੇ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਰੁਝਾਨ ਖੋਜ ਹੈ: ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਮੈਟਿਕ ਸੈੱਲ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੀਜਾ, ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤ ਕਿ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਟੁੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ "ਕਿੱਥੇ ਵੇਖਣਾ ਹੈ" ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਪਰ "ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ" ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਸੁਝਾਅ: AI ਨੂੰ ਝੁੰਡਾਂ ਦਾ ਡਾਟਾ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਮਾਂ ਮਿਆਦ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਮਾਪ ਦੀ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ। ਜਿਵੇਂ "ਪਿਛਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਦੁੱਧ ਚੁੰਘਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਕਿਲੋ ਦੁੱਧ"। ਅਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੰਖੇਪ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜਾਲ: ਗੁੰਮ ਅਤੇ ਗਲਤ ਡੇਟਾ

ਝੁੰਡ ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਅਧੂਰਾ, ਅਸੰਗਤ ਜਾਂ ਗਲਤ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੌਤ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਭੁੱਲ ਗਿਆ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਮਿਤੀ ਗਲਤ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪੈ ਗਈ ਹੋਵੇ (ਲੀਟਰ ਜਾਂ ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ)। AI ਇਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੈ: ਇਹ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਵਾਜਬ ਜਾਪਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਐਕਸਟਰੈਕਟਸ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਫੀਲਡ ਇਮਤਿਹਾਨ ਅਤੇ ਵੈਟਰਨਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ AI ਨੇ ਘੱਟ ਮੌਤ ਦਰ ਦਿਖਾਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੀਲਡ ਕੰਟਰੋਲ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਸੀ ਜਾਂ ਮੌਤਾਂ ਦਰਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਝੁੰਡ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

1. ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ। ਇਕਾਈਆਂ, ਮਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਬਣਾਓ।
2. ਅਗਿਆਤ. ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਾਮ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ।
3. ਸਵਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ। "ਕੀ ਪਿਛਲੇ 3 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਾਈਟਸ ਦੀ ਦਰ ਵਧੀ ਹੈ?" ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ ਜਿਵੇਂ:
4. ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। AI ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ, ਨਾਲ ਹੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਕਰਾਸਿੰਗ ਫਲੈਗਿੰਗ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
5. ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਆਨ-ਸਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
6. ਡਾਕਟਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਲਾਜ, ਟੀਕਾਕਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਕਤਲ/ਛਾਂਟਣ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਵੈਟਰਨਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
7. ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਅਗਲੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1. 240-ਸਿਰ ਵਾਲੇ ਡੇਅਰੀ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੇ 60 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਂਕ ਸੋਮੈਟਿਕ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਐਸਸੀਸੀ; ਦੁੱਧ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਲੇਵੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਚਕ) 210,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇ 480,000 ਸੈੱਲ/mL ਹੋ ਗਈ ਹੈ। AI ਨੇ ਇਸ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਦੁੱਧ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਸ ਸਮੂਹ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਪ-ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਸਟਾਈਟਸ ਫੋਸੀ ਪਾਇਆ। AI ਨੇ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ.

ਕੇਸ 2. ਇੱਕ ਫੀਡਲੌਟ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਪਿਛਲੇ 3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਲਾਈਵ ਭਾਰ ਵਿੱਚ 12% ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਫੀਡ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਵੈਦ ਨੇ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਰਾਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਦਰੁਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਪਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ। ਡੇਟਾ ਨੇ ਸੁਰਾਗ ਦਿੱਤੇ; ਫੀਲਡ ਨਿਰੀਖਣ ਨੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ।

ਕੇਸ 3. ਇੱਕ ਪੋਲਟਰੀ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ "ਆਮ ਸੀਮਾ" ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਮੌਤ ਦਰ ਦਰਸਾਈ। ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਦੌਰੇ ਦੌਰਾਨ, ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਕਈ ਕੰਪਾਰਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਤਾਂ ਦਰਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ; ਅਸਲ ਦਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ। ਇਹ ਕੇਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਗਲਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਸੂਚਕ

AI ਯੋਗਦਾਨ

ਲਾਜ਼ਮੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ

ਦੁੱਧ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦਾ ਰੁਝਾਨ

ਤੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ

ਮਾਪ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਇਕਸਾਰਤਾ

ਵਧੀ ਹੋਈ ਮਾਸਟਾਈਟਸ/ਐਸ.ਸੀ.ਸੀ

ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ ਮਾਰਕਿੰਗ

ਫੀਲਡ ਇਮਤਿਹਾਨ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ

ਮੌਤ ਦਰ

ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਆ

ਰਜਿਸਟਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਚੈਕ ਗੁੰਮ ਹੈ

ਗਰੱਭਧਾਰਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ

ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ

ਪ੍ਰਜਨਨ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਰੋਲ: ਝੁੰਡ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਸੰਖੇਪ ਸਹਾਇਕ (ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦੇ ਹੋ)। ਸੰਦਰਭ: ਵਪਾਰਕ ਕਿਸਮ [...], ਜਾਨਵਰਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ [...], ਮਿਆਦ [...], ਯੂਨਿਟ [...]।ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ; [ਇੰਡੀਕੇਟਰ] ਲਈ ਰੁਝਾਨ (ਵਧ ਰਹੇ/ਘਟਦੇ/ਸਥਿਰ) ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗੁੰਮ/ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ "ਡੇਟਾ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਲੋੜੀਂਦਾ" ਵਜੋਂ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਇਲਾਜ/ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [...]

ਟਾਸਕ: ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਹੇਠਲੇ [ਸੂਚਕ] ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ [X] ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਉਪ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਬਸ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [...]

ਕਾਰਜ: ਇਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਫਲੈਗ ਕਤਾਰਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ, ਗੁੰਮ ਰਿਕਾਰਡ, ਜਾਂ ਯੂਨਿਟ ਉਲਝਣ ਹੋਣ ਦਾ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਅਤੇ "ਫੀਲਡ/ਰਿਕਾਰਡ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਲਿਖੋ। ਡੇਟਾ: [...]

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਝੁੰਡ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਮਾਸਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ (ਸਾਰੀ ਸਾਰਣੀ + ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਰੁਝਾਨ)। ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਭਾਗ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਛੱਡੋ; ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਭਰਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਸੂਚਕ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਝੁੰਡ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਕੀ ਗਲਤ ਹੈ?"

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਡੇਅਰੀ ਕੈਟਲ ਫਾਰਮ ਦੇ 240 ਮੁਖੀ, ਦੁੱਧ ਚੁੰਘਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਾਵਾਂ, ਪਿਛਲੇ 90 ਦਿਨ, ਯੂਨਿਟ: ਕਿਲੋ ਦੁੱਧ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਅਤੇ ਟੈਂਕ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ SCC (ਸੈੱਲ/mL)। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ; SCC ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਿਸ ਦੁੱਧ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਗੁੰਮ/ਅਸੰਗਤ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਇਲਾਜ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ; ਮੈਂ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਾਂਗਾ।"

ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਿਸਮ, ਸਮੂਹ, ਮਿਆਦ, ਇਕਾਈ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। AI ਉਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਜੋ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ; ਫੀਲਡ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਇਕਾਈ/ਅਵਧੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲਿਟਰ/ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਖੇਪ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਗਲਤ. AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਕਿੱਥੇ ਦੇਖੋ"; ਡਾਕਟਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ"।
• ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਖੇਤਰ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਛੱਡਣਾ। ਝੁੰਡ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਆਨ-ਸਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਝੁੰਡ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ

ਝੁੰਡ ਦੀ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਆਰਥਿਕ ਫੈਸਲਾ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਜਾਨਵਰ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਛਾਂਟਣਾ? ਕੀ ਵੈਕਸੀਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ; ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀ ਭਲਾਈ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗਤ-ਲਾਭ ਸਾਰਣੀਆਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਜੇ ਮਾਸਟਾਈਟਸ ਦੀ ਦਰ X% ਤੋਂ Y% ਤੱਕ ਵਧਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਦੁੱਧ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ।" ਇਹ ਆਪਰੇਟਰ ਨਾਲ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਗਣਨਾਵਾਂ (ਕੀਮਤ, ਉਪਜ, ਦਰ) ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਮੰਨੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੂਰਾ ਨਤੀਜਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਵੇਗਾ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂ ਝੁੰਡ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਖੇਤਰੀ ਹਕੀਕਤ ਹੈ। ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ, ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਸਟਾਫ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਮੌਸਮੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਵਾਰ ਗਿਰਾਵਟ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਫਲੈਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹਨ: ਇੱਕ ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਪਾਣੀ ਦਾ ਕਟੋਰਾ, ਇੱਕ ਬਦਲਦਾ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਤਣਾਅ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ। ਇਸ ਲਈ, ਝੁੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰਾਗ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀ ਭਲਾਈ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਵਿਚਾਰ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪਸ਼ੂ ਚਿਕਿਤਸਕ ਝੁੰਡ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਲਾਹ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ; ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੌਂਪੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਝੁੰਡ ਦੀ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਰੁਝਾਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ ਅਤੇ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਫੀਲਡ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਵੈਟਰਨਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ; ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪੀਰੀਅਡ ਦਿਓ; ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਓ। ਇਲਾਜ, ਟੀਕਾਕਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਕੁਲਿੰਗ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪਸ਼ੂ ਚਿਕਿਤਸਕ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਸੁਰਾਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲਾ ਫੀਲਡ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਪਿਛਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸੂਚਕ (SCC, ਦੁੱਧ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ, ਮੌਤ ਦਰ ਜਾਂ ਉਪਜਾਊ ਸ਼ਕਤੀ) ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ। ਫਿਰ: (1) ਸਰਕਾਰੀ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾਲ AI ਦੁਆਰਾ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, (2) ਗੁੰਮ/ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, (3) ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਕਿਹੜੀ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋਗੇ। ਇੱਕ ਮਾਸਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਭਾਗ ਨੂੰ ਖੁਦ ਭਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ ਮਿਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਵਪਾਰਕ ID ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਇੱਕਲਾ, ਸਪਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਹੱਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਗੁੰਮ/ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਸੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਫੀਲਡ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਇੰਚਾਰਜ ਡਾਕਟਰ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਝੁੰਡ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।