畜牧业是我国农业的重要组成部分，现阶段正朝着规模化、集约化方向快速发展，而这一发展趋势也显著增加了畜禽疾病的诊断难度。

为提升畜禽养殖的动物福利水平，降低因疫病和健康异常引发的经济损失与公共卫生安全风险，近年来，一系列数字化、智能化的畜禽疫病自动化诊疗方法应运而生，涵盖机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等多个技术方向。这些技术手段能够有效提升患病或异常畜禽的诊断效率，缩短诊断周期，同时大幅降低人工巡检的劳动力成本。

畜禽疫病自动诊疗方法区别于传统基于病理学知识的诊断模式，其核心逻辑是通过各类传感器，自动采集畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等多维度特征信息，随后依托梅尔倒谱系数、Logistics 回归分析等数学模型，以及支持向量机、深度学习等智能算法，对采集到的信息进行综合分析与处理，进而完成对动物健康状态的评价与预测。

相关研究从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术及其他生理参数诊断技术等多个维度，梳理并阐述了当前动物疫病智能诊断技术的研究进展与基础方法原理。这些技术以动物的外型体尺、行为动作、鸣叫声音、体温、排泄物、呼吸心率等数字化特征为依据，借助数学模型对传感器采集的特征数据进行实时分析与分类，基本实现了理想环境下动物健康状态的精准评价。

尽管目前畜禽疾病自动诊疗技术已取得丰富的研究成果，但现有诊断方法大多是在理想环境下完成验证的。在实际的生产养殖场景中，存在大量干扰因素，现有技术往往难以有效排除干扰，精准提取所需特征信息；同时，当前多数数字化诊断方法仅依靠畜禽的单一特征信息开展分析，这不仅影响了诊断系统的准确度，也使得诊断结果的说服力有所欠缺。此外，现有数字化诊断方法普遍存在泛化能力弱、抗干扰能力差等问题，这些短板严重制约了技术的规模化推广与应用。

未来，畜禽疾病自动诊断领域的研究重点将集中于提升传感算法的精度，增强数学模型的适用性与鲁棒性，同时进一步研发基于多特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统，最终实现对畜禽健康状态的实时、高效、智能、精准诊断。