基于预测模型的牛群到达饲养场时最佳预防性抗生素应用策略的经济效益评估

针对牛呼吸道疾病(BRD)防控中抗生素预防性应用(metaphylaxis)决策的主观性问题，研究人员采用机器学习方法构建了4种预测模型（提升决策树/逻辑回归/神经网络/随机森林），通过16,368个牛群队列数据验证发现，加入商品期货价格等外部经济变量可使模型AUC-ROC提升至0.94，为精准实施抗生素管理提供了数据驱动的新范式。

　　

牛呼吸道疾病(BRD)是困扰全球养牛业的头号健康威胁，每年仅在美国就造成超6亿美元的经济损失。这种由多重因素引发的疾病不仅导致直接死亡，更会降低日增重(ADG)、影响饲料转化率，最终损害养殖效益。尽管预防性抗生素应用(metaphylaxis)被证明能有效控制BRD，但欧盟等组织对减少畜牧抗生素使用的呼吁，使得业界亟需更精准的决策工具——这正是国际抗菌药物管理联盟(ICASA)资助本研究的核心动因。

来自国际研究团队（含Dannell Kopp、Dustin Pendell等学者）的创新性研究，通过分析20个饲养场8年间16,368个牛群队列（平均规模172头）的多维数据，首次系统评估了预测模型在优化metaphylaxis决策中的价值。研究采用四种主流算法（提升决策树/逻辑回归/神经网络/随机森林），通过比较基线模型（仅含牛群人口统计学变量）与加入原产地数据（城市/州）或外部经济变量（如商品期货价格）的扩展模型性能，发现：仅用牛群体重、性别等基础特征时，模型AUC-ROC已达0.80-0.93；而引入期货价格数据后，性能进一步提升至0.92-0.94，但添加原产地信息反而会降低预测准确度（AUC-ROC=0.79-0.89）。该成果发表于《Preventive Veterinary Medicine》，为智能养殖提供了重要方法论突破。

关键技术方法包括：1) 多中心饲养场队列数据整合（2015-2023年20个饲养场数据）；2) 四种机器学习算法并行建模；3) 经济变量动态嵌入（如芝加哥商品交易所活牛期货价格）；4) 接收者操作特征曲线下面积(AUC-ROC)量化模型性能。

【Descriptive statistics】
研究纳入的牛群平均到达体重762磅（345 kg），出栏体重1322磅（600 kg），其中44%为母牛群。队列水平BRD死亡率1.4%、发病率12.6%，证实了疾病防控的必要性。

【Discussion】
模型高敏感性（87.9-91.0%）表明其能有效识别需metaphylaxis的群体，而特异性稍低（72.3-82.1%）提示可能存在过度干预风险。研究首次证实商品市场价格波动会显著影响防控决策的经济阈值——当期货价格走高时，即使中低风险牛群实施metaphylaxis也可能获得正收益。

该研究开创性地将宏观经济指标引入动物健康决策模型，其价值在于：① 突破传统仅依赖生物风险因素的决策局限，实现经济效益动态优化；② 为"精准metaphylaxis"提供可量化工具，响应抗生素减量化政策；③ 证实跨学科数据融合（畜牧+金融）的提升潜力。未来研究可探索实时市场价格数据接入，构建动态决策支持系统，推动智能养殖发展。