Mazkur maqolada qoramollarda ovqat hazm qilish tizimi kasalliklarini klinik va laborator ko‘rsatkichlar asosida dasturiy tashxislash usullari bayon etilgan. Tadqiqot Samarqand viloyatidagi fermer xo‘jaliklarida parvarishlanayotgan 100 bosh sog‘in sigirlarda o‘tkazildi. Diagnostika jarayonida vet-diagnostics.uz raqamli platformasi imkoniyatlaridan foydalanilib, hayvonlarning klinik belgilari, gematologik va biokimyoviy qon ko‘rsatkichlari kompleks tahlil qilindi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatdiki, raqamli tashxislash tizimi an‘anaviy usullarga qaraganda yuqori aniqlik (92–95%) va operativlikni (2–5 daqiqa) ta‘minlaydi. Ayniqsa kasalliklarning yashirin (subklinik) bosqichlarini aniqlashda dasturiy algoritmning samaradorligi yuqori ekanligi isbotlandi. Maqolada veterinariya vrachining professional tajribasi va raqamli texnologiyalar integratsiyasining chorvachilik rentabelligini oshirishdagi ahamiyati asoslab berilgan.
This article describes the methods of software-based diagnostics of digestive system diseases in cattle based on clinical and laboratory parameters. The research was conducted on 100 dairy cows in livestock farms of the Samarkand region. The study utilized the vet-diagnostics.uz digital platform to perform a complex analysis of clinical signs, hematological, and biochemical blood parameters. The results indicated that the digital diagnostic system provides higher accuracy (92–95%) and rapid processing (2–5 minutes) compared to traditional methods. The effectiveness of the software algorithm was particularly proven in detecting the subclinical stages of diseases. The article substantiates the importance of integrating a veterinarian‘s professional expertise with digital technologies to increase livestock productivity and economic efficiency.
В данной статье рассматриваются методы программной диагностики заболеваний пищеварительной системы крупного рогатого скота (КРС) на основе комплексного анализа клинических и лабораторных показателей. Исследование проведено на 100 головах дойных коров в фермерских хозяйствах Самаркандской области. В процессе диагностики использовалась цифровая платформа vet-diagnostics.uz, позволяющая интегрировать данные клинического осмотра, гематологические и биохимические показатели крови в единый алгоритм принятия решений. Результаты исследования показали, что использование программного обеспечения обеспечивает высокую диагностическую точность (92–95%) и оперативность (2–5 минут) по сравнению с традиционными методами. Особое внимание уделено эффективности системы в выявлении субклинических стадий заболеваний, что минимизирует риски экономических потерь в животноводстве. Обоснована концепция интеграции профессионального опыта ветеринарного врача с цифровыми интеллектуальными системами как наиболее перспективного направления современной ветеринарной медицины.