综述：用于鱼类疾病诊断和管理的人工智能：创新、挑战及其对“同一健康”（One Health）理念的影响

《Aquaculture International》：Artificial intelligence for fish disease diagnosis and management: innovations, challenges, and One Health implications

人工智能在水产养殖中应用广泛，通过计算机视觉识别疾病、机器学习分析生物标志物、AIoT系统实时监测水质，有效降低死亡率并提升生物安全。当前面临数据碎片化、模型可解释性不足及推广困难等问题，未来需加强标准化数据集建设、开发农民友好的轻量化工具，并建立AI与兽医专业及可持续养殖的整合框架。

　　

摘要

养殖鱼类的健康和福利是水产养殖生产力和可持续性的关键决定因素。人工智能（AI）的新兴应用正在通过实现早期疾病检测、预测性诊断、精准喂养和实时水质监测来改变水生动物健康管理方式。这篇叙述性综述总结了当前基于AI的方法在改善鱼类健康方面的进展，包括基于计算机视觉的疾病识别、用于生物标志物分析的机器学习算法以及用于持续健康监测的集成AI-IoT系统。我们的研究结果表明，AI技术具有显著潜力，可以降低死亡率、提高生物安全性，并支持以福利为中心的管理实践。然而，数据集碎片化、模型可解释性有限以及实际应用中的挑战等因素仍然限制了其大规模应用。为了充分发挥AI对鱼类健康的益处，未来的研究必须优先开发标准化的诊断数据集、轻量级且农民易于使用的工具，以及将AI与兽医专业知识和可持续养殖实践相结合的综合性框架。本文强调，AI不仅仅是一个辅助工具，而是推动现代水产养殖中鱼类健康和福利发展的关键创新。它提供了一个以兽医为导向的视角，旨在指导研究人员、从业者和政策制定者负责任且有效地将AI融入水生动物健康管理中。本文采用叙述性综述的方法，总结了基于AI的鱼类疾病诊断和管理的当前进展及未来发展方向。