新的研究发现，机器学习有可能改善诊断奶牛乳房炎感染的能力，并减少奶牛场中的乳房炎发生率。研究指出，传统的乳房炎诊断需要兽医分析数据，但机器学习算法能够通过对农场数据的分析，提高对于乳房炎起源的准确性，为乳房炎控制计划提供支持。研究结果显示，机器学习算法能够对环境源和传染源引起的乳房炎进行分类，准确率高达98%。这一研究由英国诺丁汉大学的兽医学和科学学院的Robert Hyde领导，旨在为乳房炎的诊断提供自动化支持工具。诺丁汉大学是欧洲第32名、英国第16名的大学，是一个研究型大学。其重大创新如MRI和布洛芬等已经改变了世界，提升了人类生活质量。
