“这就像我们拥有天气预报一样，例如下周发生PRRS的概率为80%或者发生PRRS的概率为20%，”明尼苏达大学副教授Kim VanderWaal, PhD告诉Pig Health Today。
这种预测可以提醒猪场采取严格的预防措施，以避免或降低疾病爆发的影响。
她说这听上去可能有些难以实现，但是它已经离我们很近了。
重点关注两种疾病
VanderWaal说他们正在研究一种能够预测两种猪疾病的模型，这两种疾病是猪繁殖与呼吸综合征（PRRS）和猪流行性腹泻（PED），他们使用的是莫里森博士的猪健康监测项目（MSHMP）产生的数据。
“我们希望能够使用MSHMP的数据并将其与生猪公司的移动数据结合起来，建立针对这些数据的能够顺利运行的数据系统，然后使用我们的模型进行运行，”她解释说。
模型得出的结果列出了下周内存在疾病爆发高风险的猪场。参与此项目的农场只会收到针对此农场的预测。预测结果是保密的，不会让其他人知晓。
预测模型目前处于回顾性测试阶段，他们正在试图预测已经发生的事件。这能够帮助VanderWaal和她的团队确定是否在预测模型中使用了正确的能够影响PRRS和PED传播方式的因子。
“不断运动的疾病”
确定PRRS和PED传播的最重要因子是猪群的移动。根据VanderWaal的预测，大多数猪肉生产公司每周需要移动成千上万的生猪，大约每年2000万头。
“在移动猪群或患病猪时，我们也在移动疾病，”VanderWaal解释说。“这加强了病原体在整个国家中进行快速移动的能力。”
VanderWaal继续说道2013年的PED爆发表明疾病可以很快地从一次检测广泛传播至各个地方。动物的移动在PED的传播中起着重要作用。
影响PRRS和PED传播的其他因子包括农场密度、季节和地形/植被。
跟踪猪的移动
建立准确疾病预测模型的最大障碍是获得公司目前的生猪移动信息。一些移动信息是MSHMP的一部分，但是及时的预测还需要更多直接移动数据。
“我们一般会询问公司是否愿意和我们共享生猪移动数据，”VanderWaal说。“一些公司愿意这么做，一些公司说需要以书面形式进行等等。和我们合作的大多数公司还是非常开放的。”
目前VanderWaal和她的团队正在和生猪公司就猪群移动数据的导入进行讨论，同时他们会继续建立完善预测模型并确保其有效性，然后开始将其用于疾病预测。
