แบบจำลองการทำนายอัตราการตายและการตรวจจับความผิดปกติ

แบบจำลองการทำนายการตายใช้ข้อมูลย้อนหลังด้านคุณภาพน้ำ การให้อหาร และอัตราการตาย เพื่อแจ้งเตือนรุ่นการผลิตหรือระบบที่มีความเสี่ยงสูงต่อการตายในระยะสั้น ก่อนที่จะเกิดการตายมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า โดยมักอาศัยการเรียนรู้รูปแบบการผสมผสานของเงื่อนไขต่างๆ เช่น เส้นแนวโน้มของออกซิเจนละลายน้ำ การลดลงของอัตราการให้อหาร หรือการแกว่งตัวของอุณหภูมิ ซึ่งเคยเกิดขึ้นก่อนที่อัตราการตายจะพุ่งสูงขึ้นในข้อมูลอดีตของฟาร์มนั้นๆ เอง แทนที่จะพึ่งพาเกณฑ์คงที่เพียงตัวเดียวที่ละเลยแนวโน้มหรือปฏิกิริยาของสภาพแวดล้อม การตรวจจับความผิดปกติเป็นเทคนิคที่เกี่ยวข้องแต่มีความแตกต่างกัน กล่าวคือ แทนที่จะทำนายรูปแบบความเสี่ยงที่เจาะจง ระบบจะทำหน้าที่แจ้งเตือนเมื่อค่าที่วัดได้ในปัจจุบันเบี่ยงเบนไปจากช่วงปกติที่กำหนดไว้ของระบบ ซึ่งช่วยตรวจจับปัญหาที่ระบบเกณฑ์ตามกฎทั่วไปไม่ได้ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า เช่น รูปแบบการตอบสนองของกล้องให้อหารที่ผิดปกติซึ่งเกิดขึ้นก่อนการระบาดของโรคหลายวันก่อนที่อัตราการตายจะเพิ่มสูงขึ้น คุณภาพของแบบจำลองขึ้นอยู่กับการมีข้อมูลประวัติการตายและสาเหตุที่แท้จริงที่สะอาดและมีการจัดหมวดหมู่ไว้อย่างดีเพียงพอสำหรับการเรียนรู้ นี่คือเหตุผลว่าทำไมวินัยในการบันทึกเหตุการณ์การตายและการจำแนกประเภทในขั้นตอนต้นของกระบวนการข้อมูลจึงเป็นตัวกำหนดโดยตรงว่าฟังก์ชันการทำนายที่สร้างขึ้นภายหลังจะทำงานได้จริง หรือจะกลายเป็นคำเตือนที่เชื่อถือไม่ได้และพนักงานเลือกที่จะเพิกเฉย เมื่อนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ แบบจำลองเหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นเครื่องมือช่วยตัดสินใจเตือนภัยล่วงหน้าเพื่อให้ น่วยงานที่มีประสบการณ์เข้าตรวจสอบ ไม่ใช่การวินิจฉัยอัตโนมัติ เนื่องจากทั้งผลบวกปลอมและผลลบปลอมต่างก็มีต้นทุนการดำเนินงานที่แท้จริง หากระดับความเชื่อมั่นของแบบจำลองไม่ถูกสื่อสารอย่างตรงไปตรงมาควบคู่ไปกับการแจ้งเตือน