ผลเบื้องต้นมีแนวโน้มที่ดี แต่เครื่องมือนี้ยังต้องปรับปรุงเพิ่มเติม
งานวิจัยแนวคิดเบื้องต้นจากมหาวิทยาลัยจอร์เจียระบุว่า
อนาคตของการตรวจหาเชื้อซัลโมเนลลาในโรงเรือนสัตว์ปีกอาจง่ายเพียงแค่ถ่ายรูปด้วยสมาร์ทโฟน
เชื้อ ซัลโมเนลลา เป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญของโรคอาหารเป็นพิษในสหรัฐอเมริกา
ทำให้เกิดอาการท้องเสีย ไข้ และปวดท้อง
และผลิตภัณฑ์สัตว์ปีกถือเป็นหนึ่งในแหล่งการติดเชื้อในคนที่สำคัญที่สุด
การตรวจหาเชื้อก่อโรคให้ได้อย่างรวดเร็วในฟาร์มเป็นสิ่งสำคัญต่อการยกระดับความปลอดภัยอาหาร
และช่วยป้องกันการปนเปื้อนเข้าสู่ห่วงโซ่อุปทาน มาตรฐานปัจจุบันสำหรับการตรวจเชื้อในฟาร์ม
คือการเก็บตัวอย่างขี้เลื่อยหรือมูลสัตว์
แล้วส่งไปยังห้องปฏิบัติการเพื่อทำการทดสอบทางจุลชีววิทยา วิธีนี้มีความแม่นยำสูง
แต่ต้องใช้แรงงานมาก มีค่าใช้จ่ายสูง และใช้เวลาหลายวันในการทราบผล ทำให้ กั๋วหมิง
ลี่ ผู้ช่วยศาสตราจารย์จากภาควิชาวิทยาศาสตร์สัตว์ปีกและสถาบันปัญญาประดิษฐ์
มหาวิทยาลัยจอร์เจีย และ อะเดลูโมลา โอลาไดน์เด นักจุลชีววิทยาวิจัยจากศูนย์วิจัยสัตว์ปีกแห่งชาติ
หน่วยงานวิจัยการเกษตร กระทรวงเกษตรสหรัฐฯ หันมาศึกษาว่าเอไอและระบบมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จะสามารถเป็นทางเลือกที่รวดเร็วและใช้งานได้จริงมากกว่าเดิมหรือไม่
เป้าหมายการตรวจหาเชื้อซัลโมเนลลาให้เร็วขึ้น
โครงการนี้มีวัตถุประสงค์หลักสองประการ
ได้แก่
การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำนายการมีอยู่ของเชื้อซัลโมเนลลาจากภาพถ่ายมูลไก่บนพื้นรองนอนที่ถ่ายด้วยสมาร์ทโฟน
และการทดสอบว่าการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการเคลื่อนไหวของไก่สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ทางพฤติกรรมของการติดเชื้อได้หรือไม่
แบบจำลองเอไอทำงานได้ดีมากเมื่อฝึกและทดสอบด้วยภาพมูลไก่จากภูมิภาคเดียวกัน
โดยให้ความแม่นยำมากกว่าร้อยละ ๙๓ แต่เมื่อใช้กับภาพจากภูมิภาคอื่น
ความแม่นยำลดลงอย่างมากเหลือเพียงร้อยละ ๔๐ ถึง ๖๐
สะท้อนให้เห็นว่าความแตกต่างด้านสิ่งแวดล้อมและความแตกต่างตามภูมิภาคสามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองได้อย่างชัดเจน
ลี่กล่าวเตือนว่า “เราสามารถตรวจสอบความถูกต้องของบางส่วนได้
แต่เรายังต้องคิดต่อว่าจะเพิ่มคุณลักษณะอะไรเพื่อให้การตรวจจับดีขึ้นและเพิ่มความแม่นยำ”
พร้อมเสริมว่าแบบจำลองนี้มีศักยภาพ แต่ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริงในภาคสนาม การแยกแยะเชื้อซัลโมเนลลาจากโรคอื่นๆ
ยังเพิ่มความยากอีกระดับหนึ่ง เพราะหลายโรคสามารถทำให้มูลไก่มีการเปลี่ยนแปลงของสี
ความเหลว หรือมีเลือดปนได้เช่นกัน “โรคบางชนิดมีลักษณะของมูลที่เหมือนกัน”
ซึ่งเป็นหนึ่งในปัญหาสำคัญที่ยังต้องหาวิธีแก้ไข ในอีกส่วนหนึ่งของการศึกษา
นักวิจัยพบว่าไก่สุขภาพดีมีรูปแบบการเคลื่อนไหวตามจังหวะเวลาที่ปกติ
ขณะที่ไก่ที่ติดเชื้อซัลโมเนลลามีความแตกต่างของรูปแบบการเคลื่อนไหวอย่างเห็นได้ชัด
ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่าการเฝ้าติดตามพฤติกรรมอย่างต่อเนื่องอาจถูกพัฒนาให้เป็นตัวชี้วัดทางชีวภาพเชิงดิจิทัลเพิ่มเติมสำหรับการตรวจการติดเชื้อในอนาคต
การเปิดให้เข้าถึง
และสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป
ทีมวิจัยได้เปิดเผยซอฟต์แวร์โค้ดและแอปพลิเคชันบนสมาร์ตโฟนบนกิตฮับเพื่อให้ผู้พัฒนาในอุตสาหกรรมและด้านเทคโนโลยีรายอื่นสามารถนำแพลตฟอร์มไปต่อยอดได้
ขณะนี้ทีมกำลังดำเนินการเพื่อขอรับทุนสนับสนุนเพิ่มเติมจาก สำนักวิจัยการเกษตร
กระทรวงเกษตรสหรัฐ และแหล่งทุนอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงความละเอียดของกล้อง
ขยายการเก็บข้อมูล และลดช่องว่างด้านความแม่นยำระหว่างภูมิภาค ลี่และโอลาไดน์เด ยังมีความตั้งใจที่จะร่วมมือกับภาคอุตสาหกรรมเพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลจากฟาร์มเชิงพาณิชย์
คาดว่าข้อมูลจากฟาร์มจริงจะมีอัตราการพบเชื้อซัลโมเนลลาสูงกว่าที่ตรวจพบในโรงเรือนทดลองที่มีการควบคุมสภาพแวดล้อม
อย่างไรก็ตาม
ทั้งสองเน้นว่าการทำให้กระบวนการเก็บข้อมูลในฟาร์มเชิงพาณิชย์มีมาตรฐานเดียวกัน
และการควบคุมความแปรปรวนของข้อมูลภาพเป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้าม งานวิจัยนี้ได้รับทุนสนับสนุนจากสมาคมไก่เนื้อและไข่สหรัฐ
และสำนักวิจัยการเกษตร กระทรวงเกษตรสหรัฐ
เอกสารอ้างอิง
Doughman D. 2026. Smartphone AI could one day flag
Salmonella in poultry. [Internet]. [Cited 2026 Aug 19].
Available from: https://www.wattagnet.com/broilers-turkeys/food-safety/news/15832849/smartphone-ai-could-one-day-flag-salmonella-in-poultry
ภาพที่ ๑ เอไอบนสมาร์ทโฟนตรวจซัลโมเนลลาในฟาร์มสัตว์ปีก (แหล่งภาพ rzoze19 I Shutterstock.com)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น