Gigacow-gårdar som sentineller för övervakning av smittsamma sjukdomar
För många smittsammas sjukdomar på kor är minskad mjölkproduktion ett av de första tecknen på att djuren inte mår bra. När mjölkdata analyserats retroaktivt vid utbrott av tex Bluetounge har man sett påverkan på mjölkproduktionen ganska långt innan kliniska symptom leder till misstanke om utbrott. Mjölkproduktion påverkas dock av många faktorer, som värmestress, foder, säsongsvariation och djurets ålder. Dessutom innehåller det råa datat på mjölkproduktion per individ och dygn ett stort brus. Den oprocessade signalen är därför i praktiken oanvändbar för en sjukdomsövervakande myndighet.
På de gårdar som ingår i SLUs infrastruktur för kodata, Gigacow görs redan en analys av dataflödet från mjölkningar i syfte att upptäcka exempelvis störningar i produktionen. I kombination med annan data från gården tex temperatur, bör det vara möjligt att filtrera bort de signaler som beror på faktorer som temperaturstress etc och för att få en signal med stort informationsvärde. Om en smittövervakande myndighet får tillgång till dessa signaler,från flera gårdar, bör det finnas en stor potential att få en tidig varning för utbrott av smittsamma sjukdomar, tex Bluetounge, Schmallenberg, fågelinfluensa och nya liknande sjukdomar som kan dyka upp i framtiden.
Syftet med projektet är att undersöka om signaler från data som samlas in på Gigacow-gårdar kan användas för att få en tidig varning för smittsamma sjukdomar. I första hand byggs en modell baserat på data från mjölkrobotar som ger en signal per gård, filtrerad från lokala händelser som värmestress. Signaler från flera gårdar kombineras i en spatiotemporal modell och kan sedan utvärderas i kombination med annan kunskap, tex väder och förekomst av svidknott och andra sjukdomsvektorer. Projektet är en pilot för lära oss om hur Gigacowdata kan användas för att ge information om ohälsa hos kor och ambitionen är att i framtida projekt koppla på fler variabler och titta på andra orsaker till ohälsa från exempelvis foder och miljö.