Eine effiziente Erkennung von Lahmheit ist entscheidend für die Erhaltung der Gesundheit, des Wohlergehens und der Produktivität von Milchvieh. In dieser Studie wurde ein vollautomatisches zweidimensionales Bildgebungssystem evaluiert, das maschinelles Lernen nutzt, um in Echtzeit Vorhersagen zum Mobilitätsindex zu liefern. Das System wurde auf elf kommerziellen Betrieben getestet und zeigte bei der Erkennung von lahmen Kühen und Kühen mit Klauenläsionen eine Leistung, die mit der erfahrener menschlicher Gutachter vergleichbar war. Bei Verwendung der täglichen Mobilitätswerte, die über einen Zeitraum von 30 Tagen vor dem Klauenschnitt erfasst wurden, verbesserte sich die Genauigkeit des Systems und übertraf die Leistung der menschlichen Gutachter. Diese fortschrittliche technologische Anwendung bietet Potenzial für die Früherkennung lahmer Kühe und ein effektives Management von Lahmheiten in Milchviehherden.
