Nutzung KI-gestützter Erkenntnisse für ein präzises Tiermanagement im Milchsektor
Von Nial O’Boyle
In der Medizin hat künstliche Intelligenz (KI) die Tumordiagnostik revolutioniert, indem sie winzige Anomalien in medizinischen Aufnahmen erkennt – oft noch bevor Symptome auftreten.
Deep-Learning-Modelle sind mittlerweile besser als Ärzte darin, Tumore im Frühstadium zu erkennen – nicht, indem sie das Fachwissen von Experten ersetzen, sondern indem sie eine hochfrequente, konsistente und ermüdungsfreie Analyse liefern. Der Unterschied liegt nicht unbedingt in der Erkennung selbst, wenn beide nebeneinander getestet werden, sondern in der Fähigkeit der KI, konsistent zu arbeiten – mit einer Häufigkeit und Ausdauer, die ein Mensch nicht erreichen kann.
Auf zum Melkstand
Die Gründer von CattleEye – CEO Terry Canning und CTO Adam Askew – verfügten über die ideale Kombination aus Erfahrung mit cloudbasierter Herdenmanagement-Software und der Umsetzung dieser Art von KI-gestützter Tumordiagnostik. Es gelang ihnen, mehrere Wissenschaftler zu gewinnen, die Erfahrung mit dieser Technologie hatten und ähnliche Prinzipien auf ein ganz anderes Problem anwendeten: Lahmheit bei Milchkühen.
Eine Mobilitätsbewertung in großem Maßstab, die die erforderliche Häufigkeit und Konsistenz aufweist, ist äußerst schwierig. Unter Anwendung derselben Prinzipien, die bereits die Tumordiagnostik verbessert haben, ermöglicht CattleEye eine Mobilitätsbewertung bei Kühen mit derselben Fachkompetenz wie bei einem ausgebildeten Tierarzt – allerdings täglich statt monatlich oder vierteljährlich.
Genau wie bei der Tumordiagnostik lassen sich Probleme frühzeitig erkennen, was Maßnahmen ermöglicht, die die Ergebnisse verbessern und langfristige Schäden verringern. Wenn jede Kuh täglich bewertet wird, können Herdenmanager über den Durchschnitt der Population hinausblicken und sich auf die individuelle Entwicklung des Körperzustands konzentrieren; so lassen sich Ausreißer erkennen, Rationen schneller anpassen und Maßnahmen ergreifen, bevor die Leistung leidet. Darüber hinaus lässt sich die automatisierte Körperkonditionsbewertung (BCS) – im Gegensatz zur manuellen Bewertung, die in großen Betrieben unpraktisch wird – mühelos auf Herden mit mehr als 1.000 Kühen skalieren, ohne den Arbeitsaufwand zu erhöhen.
Erweiterung von BCS
BCS nutzt dieselben Prinzipien, um neue Erkenntnisse für die Haltung von Milchkühen zu liefern. BCS ist eine visuelle oder taktile Beurteilung der Fettreserven, in der Regel auf einer Skala von 1 bis 5. Erfahrene Bewerter tasten und beobachten wichtige Bereiche (Kruppe, Schwanzansatz, Lende), um Bewertungen zu vergeben.
Die manuelle Bewertung ist jedoch arbeitsintensiv und subjektiv, was zu Unstimmigkeiten führt. Geschulte Beobachter sind sich oft nicht einig, und Bewertungsfehler kommen häufig vor. In der Praxis ist es schwierig, große Herden regelmäßig zu bewerten, weshalb für viele nur begrenzte BCS-Daten vorliegen, was eine präzise Steuerung von Ernährung und Gesundheit erschwert.
CattleEye löst dieses Problem. Siachos et al. (2024) von der Universität Liverpool haben das CattleEye-BCS-Modul validiert. Im Vergleich zu menschlichen Bewertungen (9.657 gepaarte Beobachtungen) zeigte die KI eine hohe Übereinstimmung (gewichtetes κ ≈0,69) mit den Experten, wobei 84,6 % der Bewertungen innerhalb von ±0,25 BCS und 94,8 % innerhalb von ±0,5 lagen.
Die Erweiterung des Menschen
Die Ergänzung menschlicher Fähigkeiten durch den Einsatz von KI-Tools wie CattleEye liefert regelmäßige, objektive Einschätzungen zu einzelnen Kühen. Anstatt sich auf eine Handvoll Konditionsbewertungen pro Laktation zu verlassen, haben Landwirte nun Zugriff auf Hunderte von Datenpunkten pro Tier, wodurch sich die BCS von einer punktuellen Momentaufnahme zu einem kontinuierlichen Signal wandelt. Dies ermöglicht eine konsistente, herdenweite Überwachung, die eine optimierte Fütterung, ein optimiertes Fruchtbarkeitsmanagement und die frühzeitige Erkennung von Risikotieren unterstützt.
Entscheidend ist, dass dadurch große Herden mit derselben Sorgfalt wie kleine Herden betreut werden können, ohne dass dies einen zusätzlichen Arbeitsaufwand bedeutet. Wie bei der Tumordiagnostik in der Radiologie liegt der eigentliche Wandel nicht darin, menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern darin, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit bereitzustellen, damit gehandelt werden kann.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI den Tierschutz in Ihrem Betrieb unterstützen kann, wenden Sie sich bitte an das Team unter contact@cattleeye.com
