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04.05.2021 09:49

Eine elektronische Patientenakte für Kühe

Jasmin Schulte Geschäftsbereich Kommunikation - Presse- und Informationsstelle
Hochschule Osnabrück

    Das Medienlabor der Hochschule Osnabrück entwickelt eine App, die helfen soll, die Eutergesundheit von Milchkühen zu verbessern. Damit ist die Hochschule Teil des Verbundprojekts IQexpert. Es wird mit insgesamt rund zwei Millionen Euro vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft gefördert und nimmt auch den Antibiotikaeinsatz sowie eine verbesserte Tiergesundheit in den Blick.

    Rund vier Millionen Milchkühe in Deutschland zählte das Statistische Bundesamt Ende 2020. Die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung beziffert die wirtschaftlichen Verluste, die durch Eutergesundheitsstörungen verursacht werden, jährlich auf etwa 1,4 Milliarden Euro. Das Projekt IQexpert, an dem auch die Hochschule Osnabrück beteiligt ist, knüpft hier an und soll dazu beitragen, dass strategische Eutergesundheitsmanagement zu vereinfachen. Zugleich wollen die Forschenden zu einem verantwortungsvollen Antibiotikaeinsatz und einer verbesserten Tiergesundheit beitragen.

    Zum Hintergrund: Im Milchviehbereich wurde in den vergangenen Jahren intensiv daran geforscht, die Eutergesundheit von Kühen zu verbessern. Mastitis ist dabei eine der häufigsten Erkrankungen der Milchkühe in der konventionellen Milchviehhaltung. Sie wird oftmals mit Antibiotika bekämpft. „Mastitis ist eine Faktorenkrankheit. Das heißt, es gibt viele unterschiedliche Einflüsse, die eine Mastitis auslösen können. Für die Behandlung ist viel Wissen erforderlich und Vieles muss berücksichtigt werden“, erklärt Dr. Folkert Onken vom Projektträger, dem Deutschen Verband für Leistungs- und Qualitätsprüfungen e.V. (DLQ). Pro klinischer Mastitis entstünden dabei Kosten von 300 bis 500 Euro.

    Jede Kuh erhält eine individuelle Therapie

    Mit der Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Expertensystems für ein strategisches Eutergesundheitsmanagement von Milchkühen geht das Forschungsprojekt IQexpert neue Wege in der Verbesserung der Eutergesundheit. „Für jede einzelne Kuh können unter Berücksichtigung wissenschaftlicher Erkenntnisse Behandlungsempfehlungen getroffen werden“, erklärt Onken. Diese können für Tierärztinnen und Tierärzte die Entscheidungsgrundlage für eine individuelle Therapie mit dem Ziel einer Antibiotikaeinsparung ohne Gefährdung des Tierwohls sein.

    Viele bereits vorhandene Daten und Forschungserkenntnisse zum Eutergesundheitsmanagement werden im Projekt gebündelt. Zudem wird ein neues Analyseverfahren auf seine Einbindung im Eutergesundheitsmonitoring erforscht. Mit der neuen Analysemethode ist es möglich, die Zellzahl von genotypisierten Kühen anhand einer Tankmilchprobe nahezu täglich zu bestimmen sowie hochinfektiöse Mastitiserreger und multiresistente Keime frühzeitig zu erkennen. Damit kann die Eutergesundheit der Kühe engmaschiger beurteilt werden. Bislang ist es so, dass Kühe, die an der Milchkontrolle teilnehmen, elfmal im Jahr individuell geprüft werden. Zudem wird jede Milchlieferung an die Molkerei auf Antibiotika untersucht.

    Für die Zuordnung erhobener Daten zu einzelnen Tieren entwickelt das Medienlabor der Hochschule Osnabrück eine App, durch die Kühe mittels einer bildbasierten Tieridentifikation schnell und sicher über das Smartphone oder Tablet erkannt werden. Gleichzeitig werden darüber Handlungsempfehlungen zur Behandlung und Versorgung der identifizierten Kuh bereitgestellt. Im übertragenen Sinne dargestellt entsteht so etwas wie eine elektronische Patientenakte für Kühe. Mithilfe eines KI-gestützten Expertensystems soll die mobile Anwendung Landwirtinnen und Landwirten Empfehlungen für einzelne Kühe geben zum Beispiel im Hinblick auf die Medikation. Anders als bisher mithilfe von Chips soll auf Basis von Bilddaten genau erkannt werden, um welche Kuh es sich handelt. Dazu werden typische Merkmale des Tiers wie die Fellzeichnung herangezogen.

    „Das Besondere für mich ist hier, für eine spezielle und auch sehr kritische Zielgruppe eine Anwendung zu gestalten“, sagt Prof. Dr. Karsten Morisse, Professor für Medieninformatik. „Wichtig ist, dass die Anwendung Landwirtinnen und Landwirten einen klaren Mehrwert bietet und leicht in die alltägliche Arbeit einzubinden ist.“

    Zum Hintergrund:

    Das Projektkonsortium besteht aus dem Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Hochschule Osnabrück, dem Landeskuratorium der Erzeugerringe für tierische Veredelung in Bayern e. V., dem Milchprüfring Baden-Württemberg e. V. und dem Projektkoordinator der Deutsche Verband für Leistungs- und Qualitätsprüfungen e. V. Die Förderung des Vorhabens „IQexpert – Nutzung innovativer Datenanalytik und künstlicher Intelligenz für das Eutergesundheitsmanagement unter Einbindung neuster Forschungsansätze der Tankmilchanalytik sowie bildbasierter Tieridentifikation“ erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages. Projektträger ist die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung. An die Hochschule Osnabrück gehen dabei rund 314.000 Euro. Die Projektlaufzeit beträgt drei Jahre.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Bei Fragen zur App-Entwicklung:
    Prof. Dr. Karsten Morisse
    Hochschule Osnabrück
    E-Mail: k.morisse@hs-osnabrueck.de
    Telefon: 0541 969-3615

    Bei Fragen zum Projekt:
    Dr. Folkert Onken
    Deutscher Verband für Leistungs- und Qualitätsprüfungen e. V.
    E-Mail: folkert.onken@dlq-web.de
    Telefon: 0 228 94733 584


    Bilder

    Tieridentifikation per Bild und die Menge an Forschungsergebnissen und -daten werden in einer App zusammengebracht.
    Tieridentifikation per Bild und die Menge an Forschungsergebnissen und -daten werden in einer App zu ...


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler, jedermann
    Medizin, Tier / Land / Forst, Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Tieridentifikation per Bild und die Menge an Forschungsergebnissen und -daten werden in einer App zusammengebracht.


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