Page 74 - 畜牧兽医与现代农业技术研究

Research on Animal Husbandry and Veterinary Medicine and Modern Agricultural Technology
畜牧兽医与现代农业技术研究

平台中的数据特点，对海量数据进行智能化分析，为地区动物疫病防控和监测工
作的开展提供数据支撑。同时，技术人员还可以通过该平台对地区疫病防控的信
息进行数据抽取、储存以及管理等，将关键信息进行提取并归纳和分配，能够实
现智能化的数据挖掘，为后续动物疫病的精准防控和监测工作的开展奠定坚实的

基础。
（三）大数据背景下动物疫病防控监测模式的创新策略
1. 优化动物疫病防控监测系统设计
中国动物养殖种类众多，养殖业是促进经济发展的重要支撑和动力。但是很

多动物传染病是人畜共患病，例如高致病性禽流感、狂犬病、布病、结核病等。
如果仅仅通过动物防疫人员的人力走访和数据采集，对于防疫的覆盖并不完整，
同时也会导致数据采集的真实性不足。因此，建立和优化动物疫病防控监测系统
是当前动物疫病防控监测需要重点关注的工作。在建立智能模型监测系统之前，

需要对本地区的动物疫病防控预警需求进行重点分析，通过多角度、深层次的实
践探究，建立对应的预警监测模块系统。模块须包含 3 个部分：首先，系统需要
对国内外动物疫情动态信息进行实时有效的跟踪和监控。其次，系统设计需要基
于世界动物卫生组织（OIE）《陆生动物卫生法典》进行风险评估做出实践分析，

描述具体疫病的具体风险路径。最后，将大数据技术有效运用在内，基于国家、
省、市、县各级对动物防疫工作的服务和管理要求，开展本地区动物疫病防控样
本采样、全天候信息数据收集等工作，建立属于自己的疫病防控监测平台。
2. 规范动物疫病结构化数据应用

当前，中国很多动物养殖企业都积极开展和参与动物疫病防控监测平台建设
工作。但是监测平台和调研体系产生的结构化数据还存在较多的问题，主要体现
在对于动物疫病结构化数据格式不统一、结构化数据质量不高、数据对比不精准
等方面。为更好地解决以上问题，充分发挥大数据背景下动物疫病防控监测的积

极作用，应当不断规范动物疫病结构化数据的应用。首先，需要结合自身动物疫
病防控监测的实际情况，建立相应的行业规范。例如动物疫病防控监测实验室需
要结合日常实验检测、诊断和现场调查等数据进行规范化处理，精准开展各项数
据的收集和整理，为后续动物疫病防控监测工作的开展提供数据支撑。其次，在

日常动物疫病防控工作中，动物疫病多发地区需要重视数据的收集和整理并及时
上报到系统内部，使整个防控监测工作的开展更加符合制度化和标准化要求。最

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