通过基于云计算的技术将行为数据收集数字化,用于兽医科学及其他领域

科学领域:

• 兽医科学是一门兽医科学.
• 动物行为 动物行为
• 数据科学是数据科学.

背景情况:

• 动物行为科学中的现场数据收集面临着局限性:时间,资源和临床工作流集成.
• 需要灵活,高效和标准化的数字解决方案,以在现实环境中捕获多式联网行为数据.

研究的目的:

• 介绍PetsDataLab,一个新的基于云的无代码平台,用于定制应用程序开发,用于行为数据收集.
• 通过创建狗疼痛数据库来证明平台的实用性,用于研究犬类疼痛指标.
• 评估应用程序的可用性和在兽医和行为科学中更广泛部署的潜力.

主要方法:

• 利用PetsDataLab开发一个定制的应用程序来收集各种类型的数据 (视频,图像,元数据).
• 创建了与疼痛相关疾病的狗的结构化数据集,包括临床和视频数据.
• 对14名兽医专业人员进行了可用性测试,使用了反问卷.

主要成果:

• 开发的应用程序在兽医专业人员中显示出强大的可用性和清晰度.
• 外部测试人员对日常诊所整合的同意程度较低,这表明潜在的采用障碍.
• 该平台成功实现了可扩展,标准化和临床兼容的行为数据收集.

结论:

• 像PetsDataLab这样的基于云的平台可以通过促进有效的数据收集来弥合研究和实践.
• 该方法在行为科学中广泛适用,通过结构化,可互操作的数据支持开放科学原则.
• 需要进一步努力,以解决日常整合到临床工作流程中的障碍.