I artikeln Toward collaborative artificial intelligence development for animal well-being, lyfter författaren Jennifer Sun, forskare på Department of Computer Science, College of Computing and Information Science, Cornell University, Ithaca, NY, USA, fram tre huvudsakliga ”AI-paradigm” som har potential att förändra hur vi förstår och hanterar djurs hälsa:

Övervakad inlärning: Tränar AI-system med hjälp av märkta data för att identifiera specifika beteenden eller hälsoproblem.

Självövervakad inlärning: Detta paradigm använder omärkta data för att låta AI-system själva identifiera mönster, vilket minskar behovet av omfattande datamärkning.

Grundmodeller: Dessa storskaliga AI-modeller går att anpassa till olika uppgifter med minimal finjustering, vilket gör dem mycket flexibla.

Nytta för svenska veterinärer

Tolkat utifrån svenska förhållanden kan AI få stora praktiska, veterinärmedicinska tillämpningar, särskilt inom lantbruk och stordjursvård. AI-drivna verktyg kan automatisera beteendeövervakning och identifiera avvikelser som tidigt varnar för potentiella hälsoproblem. 

Detta kan bidra till både förbättrad djurvälfärd och ekonomiska besparingar.

Dessutom kan AI bidra till personanpassad veterinärmedicin. Genom att analysera stora datamängder kan AI-system utveckla skräddarsydda behandlingsplaner, vilket kan ge bättre behandlingsresultat och en mer effektiv resursanvändning.

Utmaningar och etiska överväganden

Trots de stora fördelarna är implementeringen av AI inte utan utmaningar. Artikeln tar upp vikten av att säkerställa datakvalitet, eftersom AI-system är beroende av korrekta och omfattande data. Genom att utbilda veterinärer i hur man använder och tolkar dessa verktyg maximerar man deras potential.

Det är viktigt att adressera etiska frågeställningar för att undvika risker som kan uppstå vid felaktig tillämpning. Enligt artikeln måste därför AI-system utvecklas med både djurens och de mänskliga användarnas välfärd i åtanke. 

En framtid med AI i veterinärmedicinen

Kortfattat skulle svenska veterinärer, med rätt utbildning och strategier, kunna utnyttja AI för att leverera en mer effektiv och förfinad djurvård. Artikeln uppmuntrar till ökat samarbete mellan AI-forskare och veterinärer för att forma framtidens djurvård och på sikt revolutionera djurhälsan.

Läs hela artikeln från JAVMA här.

Läs mer här: 

Jack Lundstedt Titis debattartikel i Svensk Veterinärtidning 1/2025 som adresserar hur AI kan minska administration och förbättra vårdkvaliteten inom veterinärmedicin.