前言:
本课程主要围绕检测数据库的建设及其在疾病预测上的应用进行了详细讲解。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F7a4545d3j00r1aegd000od200fd0058g00fd0058.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
演讲目录
1、生物安全体系下的监测体系建设原则
2、检测检验对象和标的确定
3、对象和标的检测检验模型确定∶多维度
4、对象和标的检测检验多维分析
5、对象和标的检测检验结果的应用
6、小结
为了建立一个行之有效的检测数据库,需要从以下几个方面着手:
>需要明确生物安全体系下的监测体系建设原则,需要明确监测的类型、重点、解决问题、监测对象、检测标的、常用的检测技术等。
>需要确定检测检验对象和标的:我们需要采集哪些样品?做哪些检测?
>要多维度的去确定对象和标的的检测检验模型。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F15e4fcc5j00r1aegd001qd200fd009mg00fd009m.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
2、检测检验对象和标的确定
>检测检验对象是指与动物疾病传播和预防治疗相关的载体,例如猪、人员、车辆、疫苗、药品、饲料、水、空气等等
>检测检验标的包括三类;
> 第一类与疾病直接的相关因子,如非瘟病毒、蓝耳抗体持等;
> 第二类是可间接反应/影响动物健康状态的因子,如死亡率、咳嗽、采食量等等;
> 第三类是与疾病预防和质量相关的产品质量稳定性,如疫苗的效价和污染、兽药的含量、消毒药的有效性等等。
3、对象和标的检测检验模型确定∶多维度
>基于对象∶人、车、物、猪、料、水、药、其他动物等
>基于标的∶蓝耳病毒、猪瘟抗体、圆环疫苗、阿莫西林、采食量、死亡率等等
>基于流程∶例如药品采购认证、人员入场检测、后备入群检测等等
>基于位置∶例如菜市场、出猪台、洗澡间等等
>基于频率∶菜市场1次/周、5个采样点;人员入场必检等等
>基于XXX∶。。
4、对象和标的检验检测进行多维度的分析。
5、养殖企业建立起数据库后,可以对对象和标的检测检验结果进行广泛的应用。
对象和标的检测检验结果的应用
>在生产/经营流程的不同阶段,基于防止出现更大危险的目的,发出警报,提示和定义危险。
至少包括以下5个方面:
> 令行禁止、防患未然∶非瘟阳性人员不得入场、疫苗质量问题不得入库等等;
> 结果反馈、措施调整∶猪瘟抗体不合格、保育死亡率超过8%等等;
> 趋势监测、预警预测∶近期环境非瘟阳性率变化趋势、哺乳母猪PED监测等等;
>差距对标、复盘改进∶河南公司的非瘟发生率1%,江西公司则为5%;
>未知探索、寻求方案∶多因子相关性分析
应用1:当检测出现阳性后,及时进行处理,防范未然,在兽药质量评估上也有应用。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F83bf34eej00r1aege001ed200fd006mg00fd006m.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F7cf2674cj00r1aege0018d200fd007mg00fd007m.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
应用2:对重大疾病评估监测上的应用。当出现异常的数据时,需要将结果反馈猪场或相关部门,及时进行干预,进行措施调整。当某种疾病发病率异常高,则说明相关的工作存在问题,需要及时的联系相关部门改进。通过检测数据,及时的指导一线生产运营。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F5c24b0b0j00r1aegf001ad200fd007mg00fd007m.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
应用3:对疾病的检出率等相关的检测数据进行统计,从数据中预测疾病的流行趋势,对疾病高风险发生区域及时提出预警,使猪场提前加强疾病防控措施。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F5ea77a81j00r1aegf0016d200fd0075g00fd0075.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
应用4:通过大数据的统计,对不同猪场的情况进行汇总,对相同猪场不同时期的数据进行汇总,进行差距对标分析,有利于猪场提高生产成绩。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F587d9009j00r1aegg001hd200fd006mg00fd006m.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
应用5:通过多维度多因子相关趋势分析,找到疾病发生发展中的关键因素,进而加强其防控,降低疾病的发生风险。
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2Fb6dec469p00r1aegg002md200fd003ug00fd003u.png&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
![](https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2021%2F1021%2F4268134bj00r1aegg000nd200fd0049g00fd0049.jpg&thumbnail=650<em></em>x2147483647&quality=80&type=jpg)
6、结论
集团企业检测数据库的建立,底层数据的获取是关键,需要长期的积累和有效的数据统计系统。检测数据需要有多维度的标签,这些标签需要有逻辑关系。根据不同的需求,进行实时建模分析,目标要明确。检测数据库的模型是多样化的,需要各位根据实际情况,具体对待。