Forschung

Die Eutergesundheits-App

Eine App soll helfen, wissenschaftlich fundierte Handlungsempfehlungen im strategische Eutergesundheitsmanagement zu generieren und Antibiotika einzusparen.

Das Thema Eutergesundheit ist wissenschaftlich sehr gut untersucht. Es gibt zahlreiche Entscheidungsbäume (z. B. Selektives Trockenstellen, Mastitistherapie nach Graden), die dabei helfen, strategisch zu arbeiten, nur medizinisch sinnvolle Therapien durchzuführen und auf diesem Wege Antibiotika einzusparen. Doch finden diese Übersichten nicht immer den Weg in die Praxis.
Sicher ist aber, dass Entscheidungen im Eutergesundheitsmanagement, die auf wissenschaftlichen Ergebnissen basieren, zu besserer Eutergesundheit führen, den Antibiotikaeinsatz reduzieren, und einen Beitrag zur Resistenzvermeidung leisten. Außerdem wächst der Druck vom Gesetzgeber (EU-Verordnung zur Antibiotikaminimierung), aktiv gegen die Resistenzvermeidung vorzugehen.

Digitale Expertise

Abhilfe soll jetzt ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Expertensystem schaffen. Im Forschungsprojekt „IQexpert“ sollen mithilfe von KI aus tiergesundheitlich relevanten Daten Handlungsempfehlungen zur Entscheidungsunterstützung generiert werden, z. B. im Hinblick auf die Therapiewürdigkeit oder das selektive Trockenstellen.
Die App-Entwicklung liegt derweil noch in ihren Anfängen und wird auf zehn Betrieben in Bayern und zehn Milchkuhbetrieben in Nordrhein-Westfalen getestet. Im ersten Schritt müssen wissenschaftlich kontrollierte Entscheidungsbäume ausgesucht werden, damit die Künstliche Intelligenz auf dieser Basis mit tierbezogenen Daten Entscheidungsempfehlungen abgeben kann.
Die Daten für die App stammen vom LKV, von Mastitisuntersuchungslaboren und aus Herdenmanagementprogrammen. Geprüft wird auch eine Integration des neuen Analyseverfahrens GenoCell (Individuelle Zellzahlmessung aus der Tankmilch). Zudem soll eine App mit automatischer, bildbasierter Tiererkennung entwickelt werden, um Kühe schnell und sicher zu identifizieren.

Interaktive App

Geplant ist, dass Milcherzeuger in Zukunft mithilfe der App zunächst direkt die Kuh identifizieren können und dann bespielsweise aufgefordert werden, einen CMT-Tests zu machen oder Milchproben zur bakteriologischen Untersuchung in ein Mastitislabor zu schicken. Je nach Zellgehalt in der Herde und beim Einzeltier wird dann die selektive antibiotische Trockenstelltherapie empfohlen oder nur die Applikation eines Internen Zitzenversieglers. Auch soll die App therapieunwürdige Tiere erkennen, bei denen eine antibiotische Therapie keinen zufriedenstellenden Therapieerfolg bringt.

Bei der Entscheidung, ob nun selektiv trocken gestellt wird oder nicht, soll die App helfen. (Bildquelle: Weerda)

Das Projekt ist auf drei Jahre angelegt und wird neben dem DLQ vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Hochschule Osnabrück, dem Landeskuratorium der Erzeugerringe für tierische Veredelung in Bayern und des Milchprüfrings Baden-Württemberg unterstützt. Fördergelder soll das Bundeslandwirtschaftsministerium bereitstellen.
Ziel ist es, das strategische Eutergesundheitsmanagement zu vereinfachen und im Zuge dessen zu einem verantwortungsvollen Antibiotikaeinsatz und einer verbesserten Tiergesundheit beizutragen. Die Entwicklung des Expertensystems wird eng veterinärmedizinisch begleitet. So ist sichergestellt, dass die tierärztliche Diagnostik zielgerichtet unterstützt wird.
Quelle: AgE, eigene Recherche

Nicht jede Euterentzündung muss zwingend mit einem Antibiotikum behandelt werden. Mithilfe eines Schnelltests lassen sich die Kühe aufspüren, die auch ohne ein solches Medikament auskommen. 

Zellzahlbestimmung

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vor von Sophie Hünnies

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