Các nhà nghiên cứu muốn chuyển đổi trạng thái từ theo dõi về bùng phát dịch bệnh ở lợn sang trạng thái dự báo. Phó giáo sư Khoa Thú y tại Đại học Minnesota (DVM), Bà Kim VanderWaal cho biết: Các nhà nghiên cứu thật sự muốn chuyển từ việc theo dõi sang dự báo về dịch bệnh trên đàn lợn Mỹ nếu hoặc khi một căn bệnh tiềm ẩn sẽ xảy ra ở lợn.

 

Năm 2017, Bà VanderWaal đã phát biểu trên trang Pig Health Today rằng bà và các nhà nghiên cứu khác đã hợp tác chặt chẽ với một số hệ thống sản xuất ở một khu vực cụ thể của Hoa Kỳ và hợp tác với Dự án Giám sát Sức khỏe ở lợn Morrison (MSHMP). Công trình được tài trợ bởi Trung tâm Thông tin Sức khỏe Heo và Viện Nông nghiệp và Thực phẩm Quốc gia USDA.

 

Bà cho biết: “Trong nhiều năm nay, các công ty chăn nuôi lợn đã báo cáo tình trạng nhiễm bệnh của các trang trại lợn nái của họ cho MSHMP. Vì vậy, bây giờ chúng tôi có bộ số liệu khổng lồ cho thấy có bất kì trang trại nào bị nhiễm vi rút tiêu chảy cấp ở lợn (PED) trong một tuần nhất định hay không. Chúng tôi kết hợp những số liệu này với số liệu về sự di chuyển của động vật, ở các trang trại lợn nái cũng như ở các trang trại lân cận, để xây dựng bài toán thực sự dự báo được thời gian và địa điểm mà chúng tôi nghĩ rằng có khả năng bùng phát dịch PED cao ”.

Sự chuẩn bị tốt

 

Bà VanderWaa cũng giải thích thêm về mục tiêu chung của mô hình này là có thể dự đoán khả năng mà một trang trại lợn nái sẽ chấm dứt 2 tuần nhiễm bệnh dịch PED trong tương lai.

 

Bà cho biết: “Chúng tôi dự báo điều này theo hai cách khác nhau. Chúng tôi đưa ra câu hỏi yes/ no; trả lời là “Yes” nếu bệnh dịch sắp chấm dứt, hoặc ngược lại là “No”. Chúng tôi cũng đưa ra một xác suất liên tục với phạm vi từ 0 – nghĩa là trang trại của bạn có thể ở xác suất khá an toàn cho đến một xác suất nguy hiểm.

 

Các yếu tố rủi ro có thể thay đổi theo thời gian, đặc biệt là khi nói về sự chuyển động của động vật. Chúng tôi cố gắng đánh giá những thay đổi đó, cũng như những thay đổi theo vùng phân bổ dịch bệnh ở các trang trại khác theo thời gian.

 

Mục đích của dự án này là để đạt được một mô hình tốt hơn về rủi ro hiện tại đối với một trang trại nhất định dựa trên sự di chuyển của động vật và bối cảnh dịch tễ học hiện tại.

 

Chúng tôi hy vọng điều này sẽ cho phép các nhà chăn nuôi đưa ra những quyết định tốt hơn dựa trên thông tin dữ liệu về các biện pháp can thiệp hoặc giảm thiểu dịch bệnh ở trang trại lợn của họ.”

 

Những yếu tố khác của mô hình

 

Bà VanderWaal lưu ý rằng: “Các mô hình giúp xếp hạng các yếu tố nguy cơ khác nhau để dự đoán rằng liệu bệnh dịch có bùng phát hay không.

 

Chúng tôi cung cấp khoảng 20 biến khác nhau vào mô hình và để thuật toán học máy sắp xếp các biến đó và tìm những biến có liên quan nhất cho các dự đoán.

 

Thông tin đó cũng trau dồi cho chúng tôi rất nhiều về dịch tễ học của căn bệnh này và những yếu tố nào là mấu chốt lây truyền bệnh giữa các trang trại.

 

Một số thông tin đó đã được tiết lộ trong một nghiên cứu trước đây khi PED xuất hiện vào năm 2013. Các yếu tố quan trọng nhất trong giai đoạn đầu của dịch bệnh là sự di chuyển của động vật cũng như sự lây lan tại địa phương, đó là kiến thức quan trọng khi các trang trại ở gần nhau.

 

Chúng tôi tập trung nghiên cứu những trang trại lợn nái xung quanh vùng lân cận và nghiên cứu về cách sinh hoạt của chúng.”

 

Thách thức

 

Kênh dự báo có độ nhạy khoảng 20%, nghĩa là các nhà nghiên cứu có thể phát hiện một trong số năm đợt bùng phát dịch xảy ra đối với lợn.

 

Bà VanderWaal cho biết : “Trước đây, chúng tôi không có nhiều thông tin như vậy, nên mọi thứ cải thiện một cách chậm chạp. Tuy nhiên, nếu chúng ta cố gắng cải thiện độ nhạy, về cơ bản chúng ta sẽ tạo ra nhiều cảnh báo giả hơn. Giá trị dự đoán dương là 70% nghĩa là mô hình này, cứ mỗi mười lần dự đoán một đợt bùng phát dịch thì sẽ đúng bảy lần trong số đó. Các đối tác của chúng tôi không muốn nhận được nhiều cảnh báo sai; nếu bạn báo giả quá thường xuyên, mọi người sẽ mất niềm tin và không thèm phản hồi nữa. Đó là một trong những hạn chế mà chúng tôi đang cố gắng cân bằng.”

 

Một thách thức khác là các nhà nghiên cứu không có cơ sở dữ liệu chuẩn hóa về các biện pháp an toàn sinh học đang được thực hiện trên quan điểm nào hoặc cách mà các xe tải chở thức ăn di chuyển giữa các trang trại như thế nào và bất kỳ thứ gì khác có thể mang lại tình trạng mối mọt giữa các trang trại.

 

Bà nói: “Chúng tôi chắc chắn là còn thiếu vài yếu tố mà chúng tôi không thể định lượng được; do đó, chúng tôi không thể đưa dữ liệu đó vào mô hình.

 

Những bước tiếp theo

 

Theo bà VanderWaal cho biết, việc tăng cường tham gia vào MSHMP là điều cần thiết để phát triển chương trình, vì dữ liệu về tình trạng lây nhiễm là một yếu tố quan trọng của mô hình này.

 

Bà nói: “Theo như tôi biết dữ liệu về sự di chuyển của động vật là mối bận tâm, điều tối thiểu chúng ta cần là vị trí xuất phát của các địa điểm, điểm đến, ngày tháng và số lượng động vật được di chuyển. Hầu hết các hệ thống đang ghi lại thông tin đó ở một số định dạng.

 

Kể từ tháng 11 năm 2019, chúng tôi đã gửi dự báo hàng tuần cho các công ty đối tác nằm trong phần thí điểm của dự án. Các trang trại lợn nái của họ được xếp hạng theo những trang trại có rủi ro cao nhất trong bất kỳ thời điểm nào.

 

Chúng tôi đã có phản hồi về việc mà [các trang trại tham gia] áp dụng những dự báo này như thế nào. Cơ bản là để tăng cường an toàn sinh học.” Một số hệ thống sử dụng danh sách xếp hạng để giúp nhắc nhở nhân viên rằng họ cần phải hết sức cẩn thận về an toàn sinh học tại các trang trại có nguy cơ cao hơn. Ngược lại, nó đem lại sự yên tâm cho các trang trại có rủi ro thấp hơn và cho họ thời gian để thực hiện phân tích chi phí – quyền lợi và xác định khi nào cần thực hiện thêm các biện pháp an toàn sinh học.

 

Mục tiêu trong tương lai

 

Bà VanderWaal cho biết, nghiên cứu trong tương lai sẽ bao gồm mô hình về hội chứng rối loạn hô hấp và sinh sản ở lợn (PRRS), đồng thời xử lý tốt hơn về miễn dịch học của PRRS.

 

Bà nói: “Với mức độ miễn dịch khác nhau giữa các đàn và lợn có thể đã từng tiếp xúc với các biến thể khác nhau, điều đó có thể quyết định chủng PRRS nào có thể xâm nhập thành công nhất vào một quần thể riêng. Chúng tôi đang thcuwj hiện nhiều hơn ngay bây giờ để có thể hiểu về giao diện giữa miễn dịch học và dịch tễ học để biết được đó là chủng PRRS nào xâm nhập thành công nhất, dựa trên hồ sơ miễn dịch học của quần thể.

 

Với dữ liệu đầu vào, đường ống của mô hình này sẽ có thể chạy qua tất cả các bước phân tích cần thiết để tạo ra dữ liệu và mô hình mà chúng ta cần để đưa ra dự đoán. Điều đó hữu ích cho việc tích hợp các hệ thống mới  cũng như thích ứng với bối cảnh dịch tễ học mới.

 

Vẫn còn nhiều việc phải thực hiện để đảm bảo dữ liệu được định dạng chính xác và tìm ra cách truyền dữ liệu về sự chuyển động của lợn hàng tuần, nhưng mô hình này có giá trị đáng kể đối với việc cải thiện đàn lợn trong tương lai.

 

Nếu bạn có dữ liệu bạn sẽ có thể trau dồi rất nhiều cho lỗ hổng trong hệ thống của bạn trước một đợt bùng phát dịch bệnh cũng như xác định được trang trại nào là trang trải mấu chốt gây ra tình trạng siêu lây lan trong mạng lưới dữ liệu.”

 

Theo: Pighealthtoday

Nguồn tin: ACARE VIETNAM