基于机器学习的保育猪个体健康风险早期识别：饲喂行为与体重数据的预测模型

本研究针对生猪养殖中疾病监测的高成本与低效率问题，开发了基于机器学习(ML)的个体保育猪健康风险早期预警系统。研究人员利用21批次共1264头猪的每日采食量、饮水量和体重数据，通过随机森林(RF)、XGBoost等算法构建预测模型，发现饮水数据比采食数据更具预测价值，模型平均相关系数达0.22。该研究为自动化疾病监测提供了新思路，有望减少抗生素滥用并提高动物福利。

　　

在生猪养殖业中，疾病每年造成数十亿美元的经济损失，如猪繁殖与呼吸综合征(PRRS)在美国的年损失达12亿美元。传统依赖人工观察的疾病监测方法存在效率低、主观性强等问题，而现有技术多聚焦群体水平预警。Saiara Samira Sajid等学者在《Journal of Animal Science》发表的研究，首次将机器学习应用于个体猪只的健康风险预测，为精准养殖提供了创新解决方案。

研究团队采用加拿大魁北克自然多病原体疾病挑战模型(NDCM)产生的独特数据集，包含21批次1264头保育猪的每日饲喂行为（采食量、饮水频率等）和体重数据。通过特征工程提取趋势特征（如线性回归斜率）和平均偏差特征，运用留一批交叉验证法评估了随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)等五种机器学习模型。

主要结果

1. 1.

   模型比较：随机森林(RF)表现最优，准确率达60.8%，接收者操作特征曲线下面积(AUC)为0.63。集成模型(Ensemble)的预测概率与实际治疗结果的相关系数最高（0.25）。

   
2. 2.

   批次差异：预测效果受批次间疾病压力动态变化影响显著，如批次82的相关系数为-0.18，而批次88达0.48。

3. 3.

   数据价值：饮水行为数据比采食数据更具预测力，单独使用饮水特征时XGBoost相关系数提升至0.25。

4. 4.

   时间窗口：第9-14天的体重变化是最重要预测指标，但单一特征预测力有限，需多特征组合。

讨论与意义

该研究首次证明个体行为数据可用于预测保育猪健康风险，但存在三大挑战：①批次间疾病压力差异导致治疗率预测困难；②神经网络(LSTM)因数据量不足表现不佳；③需结合环境传感器数据提升预测精度。研究成果为开发实时监测系统奠定基础，通过早期干预可减少抗生素使用（如批次水平治疗占比达25%），对推动可持续养殖和动物福利具有重要价值。未来需扩大数据规模并验证商业场景适用性，正如作者所述："需额外特征或人工观察来改进早期识别"。

研究创新性地采用批量水平特征（占特征总数<25%）来捕捉群体疾病压力，这种"个体-群体"双维度分析框架为同类研究提供了方法论参考。尽管预测精度有待提升，但该工作标志着生猪健康管理从经验判断向数据驱动的重要转型。