[发明专利]一种生猪疾病诊疗系统及方法

说明书

本发明实施例提供一种生猪疾病诊疗系统及方法，包括：获取模块，用于获取待测生猪的环境特征和所述待测生猪的症状特征；诊断模块，用于将所述待测生猪的环境特征和所述待测生猪的症状特征输入到疾病识别模型中，预测所述待测生猪的疾病，其中，所述疾病识别模型以环境特征和症状特征为样本、以疾病为标签进行训练得到。本发明实施例实现了基于用户输入生猪的环境特征和症状特征，对生猪疾病进行自动诊断并给出实时个性化治疗方案建议。疾病识别模型构建了生猪生长环境、生猪症状特征与疾病之间的深层联系，该系统基于数据样本，可以识别多种症状之间的耦合关系、排异关系，达到更理想的识别结果。

技术领域

本发明涉及智能农业技术领域，尤其涉及一种生猪疾病诊疗系统及方法。

背景技术

随着猪肉需求量的提升、生猪养殖规模的扩大，为动物疫病防治与诊疗提出了新的挑战。目前针对生猪疫病防治与诊疗依靠兽医完成，而这种方式主观性强，人工劳动强度大。同时，经验丰富、诊断准确及时的专业兽医数量远远不足，目前仅在部分大型企业有兽医供职，其他大部分养殖场没有专业兽医覆盖，往往当出现大规模生猪死亡或明显疾病症状集中出现时，再从外地预约兽医专家问诊，这样极大延误了诊断和治疗窗口时间，易造成大规模疾病流行与生猪死亡，这不仅造成了巨大的经济损失，还提高了人畜共患病的风险，严重危害公共卫生安全。

生猪疾病有其规律性的症状表示，有经验的兽医专家所拥有的经验可以量化为某几种症状与疾病的映射关系，因为症状繁杂、疾病众多，这种映射关系涉及各种组合、排异，逻辑关系复杂，一般通过大量经验记忆与长期的实践才能逐步理清，难以通过简单的疾病手册、固定模型等方法进行表述。

生猪疾病的治疗方法通常也不是固定的，即使是同一种疾病，针对不同日龄、不同性别、不同用途的生猪，在不同的养殖环境下都会有不同的治疗方案。这种方法的确定极大依赖兽医的专业知识储备和实际诊疗经验。

因此，一名经验丰富的兽医培养难度很大，导致高级兽医数量稀少，难以满足我国各生猪养殖场诊疗的需要。同时因为人类记忆能力、记忆容量、诊断经验、技术领域的限制，即使一名经验丰富的兽医，在生猪疾病诊疗实践中也不可避免地具有部分局限性。

随着信息化技术与人工智能技术的发展，计算机在统计先验知识数据、模拟人类经验模型方面表现十分出色，准确率、存储量、量化逻辑判断方面远优于人。近年来机器学习技术更是可以初步模拟人类大脑神经元的运作方式、生成相关逻辑关系模型。该技术在动物疾病智能诊断方面可以发挥巨大作用，例如将大量兽医的诊断知识、经验进行分类学习，通过多层复杂网络进行复原与表达，从而建立生猪专业兽医系统，实现生猪疾病自动问诊。

现有技术中公开了一种猪疾病自动诊疗的专家系统，该系统预置了每种疾病的关键症状。当用户输入猪只症状后，通过系统匹配选择症状对应的疾病，随后通过神经网络不断缩小疾病范围，然后针对疾病诊断结果，通过贝叶斯模型计算每种疾病所占的概率权重，再将结果根据概率权重进行排序后反馈给用户，以此实现猪疾病的自动诊断。

现有技术中还公开了一套常见猪病防治专家系统，他构建了猪只常见疾病专家知识库，在知识库中建立了筛选系统，在用户输入相关症状后，进行“自顶向下”的匹配，将匹配成功的结果反馈给用户，并将结果通过Struts框架反馈给用户。

以上两种方案一般仅提供简单的疾病诊断功能，无法实现根据症状与疾病生成智能化的治疗方案。智能化的治疗方案是由养殖模式、疾病诊断结果、出现症状综合确定的，智能方案的提供可以真正意义上实现“智能兽医”的功能，从而具备个性化、有针对性的诊疗能力。现有诊疗模型多是仅根据疾病结果提供固定的治疗方法，仅具备“搜索引擎”的作用，而不是智能诊疗的功能。从而导致得到的诊疗方案精确度不高。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种生猪疾病诊疗系统及方法。

第一方面，本发明实施例提供一种生猪疾病诊疗系统，包括：