近日，罗格斯大学研究办公室联合全球科研团队成功开发人工智能实验动物健康监测算法，成果发表于Lab Animal期刊。针对传统日间人工评估易遗漏细微病症的局限，该创新系统实现24小时无创追踪实验小鼠的运动活性数字生物标记物，并依托大语言模型进行数据分析，为兽医提供实时预警。 临床验证显示，该算法可在小鼠显现明显临床症状前3至5天精准识别潜在健康风险。项目主导人Jeetendra Eswaraka博士指出，该工具在显著提升动物福利的同时，将兽医护理与实验室运营效率提升逾50%。研究高级副总裁Michael E. Zwick博士强调，此项技术正重塑科研工作流，体现了高校前沿技术转化对全球科学探索的赋能。此外，罗格斯大学动物护理项目近期获国际实验动物评估与认证协会重新认证，确认其管理体系符合最高伦理与科技标准。该AI监测方案的落地，标志着生物医学研究在动物健康管理领域迈入智能化新阶段，将为后续基础研究与药物开发提供更可靠的数据支撑与人道化保障。