ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИКИ В ВЕТЕРИНАРИИ

APPLICATION OF MATHEMATICS IN VETERINARY MEDICINE

Zhanna Lisovskaya

1st year student, Faculty of Secondary Vocational Education, Ural Agricultural College

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается значение и применение математических методов в современной ветеринарной медицине. Показана необходимость интеграции математики в ветеринарную практику на этапах диагностики, прогнозирования и лечения. Особое внимание уделено применению дифференциальных уравнений, теории вероятностей, методов математической статистики и моделирования. Приведены примеры использования математических моделей для оценки эпизоотических рисков, расчета доз препаратов, анализа биомедицинских данных. Отмечено, что математический аппарат способствует формированию доказательной базы в ветеринарии, повышает точность диагностических решений и эффективность терапии. Подчёркивается, что в условиях цифровизации и усложнения клинических задач роль математики в ветеринарии будет только возрастать.

ABSTRACT

The article discusses the importance and application of mathematical methods in modern veterinary medicine. The necessity of integrating mathematics into veterinary practice at the stages of diagnosis, prognosis and treatment is shown. Special attention is paid to the application of differential equations, probability theory, mathematical statistics and modeling methods. Examples of using mathematical models to assess epizootic risks, calculate drug doses, and analyze biomedical data are given. It is noted that the mathematical apparatus contributes to the formation of an evidence base in veterinary medicine, increases the accuracy of diagnostic solutions and the effectiveness of therapy. It is emphasized that in the context of digitalization and increasing complexity of clinical tasks, the role of mathematics in veterinary medicine will only increase.

Ключевые слова: математика, ветеринария, математическое моделирование, теория вероятностей, биостатистика, эпидемиология, диагностика, фармакокинетика, анализ данных, ветеринарная статистика, популяционная динамика, регрессионный анализ.

Keywords: mathematics, veterinary medicine, mathematical modeling, probability theory, biostatistics, epidemiology, diagnostics, pharmacokinetics, data analysis, veterinary statistics, population dynamics, regression analysis.

Математика, будучи основой научного мировоззрения, играет определяющую роль в развитии естественных наук. На протяжении веков она находила всё более широкое применение в биологии, медицине и, в частности, в ветеринарии. Сегодня невозможно представить проведение фундаментальных или прикладных исследований в ветеринарной области без использования математического аппарата. Сложность биологических систем, динамика инфекционных заболеваний, задачи оптимального назначения терапии — всё это требует точных расчётов, прогнозов и моделей [1].

Применение математики в ветеринарии охватывает широкий спектр задач: от оценки физиологических показателей до построения прогностических моделей эпизоотий. Одним из ключевых направлений является использование дифференциальных уравнений для моделирования динамики роста популяций, распространения инфекционных заболеваний и метаболических процессов у животных. Такие модели позволяют описывать непрерывные изменения биологических систем, учитывать влияние внешних факторов, строить сценарии развития патологий и реакций на терапию [3].

Теория вероятностей находит применение при анализе рисков, связанных с лечением, вакцинацией и хирургическими вмешательствами. Например, при расчёте вероятности распространения африканской чумы свиней используются специальные формулы с учётом плотности хозяйств, факторов риска и транспортных потоков [2]. Вероятностные модели позволяют оценить не только степень угрозы, но и предложить оптимальные схемы профилактики.

Математическая статистика, в том числе биостатистика, широко используется в клинических и эпидемиологических исследованиях. При этом активно применяются методы описательной статистики, корреляционного и регрессионного анализа, анализ вариаций и дисперсий, доверительные интервалы и критерии проверки статистических гипотез [4]. Это позволяет проводить анализ эффективности лекарственных препаратов, выявлять причинно-следственные связи между клиническими признаками и патологиями, а также строить доказательную базу для внедрения новых лечебных подходов.

Современные методы моделирования используются для анализа фармакокинетики и фармакодинамики препаратов. Математические модели описывают распределение вещества в организме животного, его накопление, выведение и взаимодействие с рецепторами. Такие модели позволяют рассчитывать оптимальные дозировки и интервалы введения препаратов с учётом массы, возраста, метаболической активности животного.

Широкое применение в ветеринарной практике нашли методы обработки больших данных. С помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей ветеринарные специалисты могут анализировать массивы клинических и лабораторных данных, выявлять скрытые закономерности и строить диагностические алгоритмы. Например, анализ ЭКГ, УЗИ и рентгенологических изображений требует использования сложных математических алгоритмов, преобразующих сигналы в визуальные модели.

Существенное значение имеет использование вариационного анализа при оценке физиологических параметров. Построение вариационных рядов позволяет отслеживать динамику массы тела, температуры, частоты дыхания и других жизненных показателей. Это важно при мониторинге состояния животных в клиниках, фермерских хозяйствах и исследовательских лабораториях.

В условиях цифровизации ветеринарной практики возрастает роль математического моделирования в формировании ветеринарной политики, управлении ресурсами, планировании профилактических мероприятий. Статистические и прогнозные модели используются для оптимизации рационов кормления, расчёта сроков вакцинации, оценки устойчивости популяций к заболеваниям [5].

Таким образом, математика в ветеринарии выступает неотъемлемым компонентом профессиональной деятельности. Она служит инструментом для анализа биологических данных, прогнозирования и принятия решений, оптимизации лечебных процессов. Современные математические методы позволяют ветеринарным врачам действовать на основе объективных и проверяемых данных, что существенно повышает эффективность и безопасность терапии. В условиях усложнения клинических задач, появления новых инфекций и роста объемов информации интеграция математики в ветеринарную практику становится не просто желательной, но необходимой. Математика в ветеринарии — это путь к научно обоснованной, точной и устойчивой профессиональной практике.

Список литературы:

1. Богданова, А. А. Роль математики в ветеринарии / А. А. Богданова, В. А. Антропов // Инженерно-технологические решения проблем развития АПК и общества: Сборник трудов LVIII международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Тюмень, 12–13 марта 2024 года. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2024. – С. 390-394.
2. Крук, Н. А. Вероятность как наука и ее применение в ветеринарии / Н. А. Крук // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения: Сборник материалов LV Студенческой научно-практической конференции, Тюмень, 17–19 марта 2021 года. Том Часть 2. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2021. – С. 295-299.
3. Плотникова, М. Ю. Математический взгляд на ветеринарию / М. Ю. Плотникова, В. А. Антропов // Инженерно-технологические решения проблем развития АПК и общества : Сборник трудов LVIII международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Тюмень, 12–13 марта 2024 года. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2024. – С. 436-441.
4. Щукин, И. С. Применение статистических методов в ветеринарии / И. С. Щукин, Н. В. Пчелинцева, А. А. Летуновская // Наука и Образование. – 2024. – Т. 7, № 2. – EDN NFADPP.
5. Якобюк, Л. И. Изучение взаимосвязи математики с сельскохозяйственными науками / Л. И. Якобюк, О. А. Храмова // АПК: инновационные технологии. – 2020. – № 1. – С. 26-29.