Beurteilung der Tiergesundheit
Lahmheiten erkennen
Das Demonstrationsprojekt 5 des Experimentierfelds DigiMilch untersucht den Einsatz verschiedener tierindividueller Sensorsysteme im Stall. Die Daten, die mithilfe dieser Sensoren erhobenen wurden, können zur Beurteilung der Tiergesundheit herangezogen werden. Bei DigiMilch beschäftigen sich Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in diesem Bereich genauer mit der indirekten automatischen Lahmheitserkennung, also der Nutzung von Verhaltens- und Leistungsdaten zur Erkennung von Lahmheiten.
Lahmheitsgradbeurteilung über Video
Zur Erkennung von Lahmheiten werden zunächst Referenzdaten zur Klauengesundheit benötigt, um die entwickelten Prognosemodelle zur Lahmheitserkennung entsprechend zu trainieren. Hierfür wird im ersten Schritt eine Lahmheitsgradbeurteilung über Video anhand eines Bonitierungssystems durchgeführt. Die Bonitierung erfolgt über einen im Rahmen eines Vorgängerprojekts entwickelten 3-Punkte Locomotionscore. Kühe mit unregelmäßigem Gang werden der Kategorie 3 „lahm“ zugeordnet, Tiere, die einen regelmäßigen Gang haben, aber Merkmale wie einen gekrümmten Rücken, eine entlastete Gliedmaße im Stand oder Kopfnicken zeigen, werden als Kategorie 2 „verdächtig“ eingestuft. Kühe, die keines dieser Attribute zeigen gelten als „gesund“ (Kategorie 1). Rückwirkend kann außerdem über eine Analyse der täglichen Videoaufnahmen bei den lahmen Tieren der Lahmheitsbeginn festgestellt werden.
Anschließend werden bei der Betriebsklauenpflege die entsprechenden Befunde zur Klauengesundheit erfasst und zusätzlich wird eine sogenannte Schmerzprobe mithilfe einer Klauenuntersuchungszange durchgeführt. Dazu wird jede Klaue einmal im Spitzenbereich und einmal im Bereich der Seitenwände abgedrückt und beobachtet, ob das Tier eine Schmerzreaktion zeigt. Dieses Vorgehen dient dazu, auch die Tiere zu erkennen, die zwar bereits schmerzhaft sind, aber weder sichtbare Klauenläsionen aufweisen noch lahm laufen. Dieses Vorgehen dient dazu, auch die Tiere zu erkennen, die zwar bereits schmerzhafte Klauen haben, aber weder sichtbare Klauenläsionen aufweisen noch lahm laufen.
Sensordaten werden gesammelt
Parallel werden auf den teilnehmenden Betrieben die Sensordaten der vorhandenen Systeme gesammelt. Zum Einsatz kommen dabei Sensoren am Halsband, Boli oder Pedometer verschiedener Hersteller, um Informationen über Verhaltensparameter wie Aktivität, Futteraufnahme, Wiederkäuen oder Liegedauer zu erhalten. Darüber hinaus können mithilfe des Herdenmanagementsystems auch Leistungsdaten wie die über den Melkroboter bestimmte Tagesmilchleistung oder die Parität sowie die über die Wiegetröge ermittelte Futteraufnahme abgerufen werden.
Diese Daten zur Klauengesundheit sowie zu Leistung und Verhalten werden dann in verschiedenen Prognosemodellen verwendet, um herauszufinden, welches Modell mit welchen Parametern am besten dazu in der Lage ist, die lahmen Tiere zu identifizieren. Dazu werden auch Modelle herangezogen, die in vorhergehenden Projekten entwickelt wurden. Diese Modelle hatten bereits in der Vergangenheit ein zufällig ausgewähltes Tier mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 85 Prozent korrekt als lahm oder nicht lahm erkannt. Außerdem sollen durch die Nutzung anderer Modelle, wie beispielsweise Zeitreihen, die tierindividuellen Unterschiede der Daten noch weitergehend berücksichtigt werden.
Einsatz in der Praxis
Das Ziel der Untersuchungen ist es also, möglichst präzise Modelle zu erstellen, die Daten verschiedener Sensorsysteme möglichst gut verarbeiten können. Somit soll eine Möglichkeit der automatischen Lahmheitserkennung aufgezeigt werden, die aufgrund der relativ geringen Investitionskosten in die erforderliche Technik auch für den Einsatz in der Praxis relevant ist.