Page 27 - 动物生物技术与繁殖研究

第一章 动物疫病监测与防控

析以图形、图像和虚拟现实，等方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息及发
展趋势，从而使数据呈现方式直观有效，包括报表、图形、地图等，可帮助动物
疫病防控工作者更好地利用掌握的资源信息，如动物调运路线、疫病分布范围、

时空变化趋势和聚集性等，为病因探索提供帮助，也可更通俗易懂地为公众展现
分析结果。机器学习方法是近几年人工智能领域的热门课题，是让计算机模拟人
类的学习过程。机器通过学习获得智能分析能力，可以搜集舆情信息、计算模型
参数，甚至是进行疫病诊断。以机器学习为代表的人工智能方法可为大数据挖掘

提供有力支持。

三、大数据在动物疫病防控中的应用

（一）提供动物疫病暴发预警

大数据本身是一种潜在的战略性资源，具有小规模数据无法匹及的趋势预测
潜力。只有大数据的分析和应用，才能将这些资源的效益真正释放出来。基于大
数据构建的预警功能能够全面调查和评估动物疫病流行病学信息，为及时发现新
发病及其症状，尽早防控疫病提供便利。目前，根据传染病的发生和发展规律，

利用各种模型或算法对传染病的发生和发展作出预测，进而对传染病的流行趋势
及影响范围进行预警，是疫病预防控制中的一项重要工作。美国区域性流感大暴
发，当地疾控中心根据哨点监测数据形成的分析报告存在 1~2 周的滞后期，而谷
歌公司运用搜索词条和统计建模相结合的方法，在流感暴发 1d 后就形成了疫情

报告，具有显著的时间优势。与此同时，谷歌的监测和预测分析还曾成功预测了
H1N1 事件和几内亚等地的埃博拉流行情况。基于网络的监测系统可以更快地锁
定流行区域的发病热点，预测结果具有更好的时效性。知晓疫情后，大数据分析
可以及时帮助政府作出决策，提供更好的防控措施与政策。例如，Vanina 等筛选

出与伴侣动物祛蜱相关的热度最高的网络搜索词，并据此为当地政府制定了更有
针对性的蜱虫病防控策略。“祛除蜱虫”这个词条关联性最高，因此在宣传干预
防控政策中，指导宠物饲养人群如何有效祛除蜱虫和更有针对性地分配发放驱虫
工具就被列为干预重点。

（二）辅助监测与疫病应急处置
大数据挖掘出的有效信息可以应用于监测工作。美国现行宠物疫病症状实
时监测系统涵盖了当地 700 多家宠物医院，其系统数据挖掘功能可以及时发现动

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