동물 생산 시스템에서의 항균제 내성(AMR)은 전 세계적인 내성 위기의 주요 구조적 원인입니다. 식량을 생산하는 동물들은 전 세계 항균제 소비의 대부분을 차지하며, 가축, 환경, 그리고 인수공통 전염병의 세균 저수조에 지속적인 선택적 압력을 가하게 됩니다. 집약적인 가금류, 돼지, 소, 및 양식 시스템은 병원균 전파를 증대시키고 내성의 발생을 가속화합니다. 박테리오파지 요법은 종 특이적이고, 미생물 생태계를 보존하는 방식으로 기존의 항생제의 대안을 제공합니다. 그러나 대규모 수의학적 구현은 역사적으로 숙주 예측의 변이 수준, 내성 진화 문제, 생물안전성 고려사항, 제조 확장성, 경제적 타당성, 규제 적응 등의 문제로 제약을 받아왔습니다. 최근의 인공지능(AI) 발전은 정밀 수의학적 박테리오파지 요법에 대한 가능성을 보여주지만, 대부분의 적용은 계산적 개념증명거나 전임상 단계에 머물러 있습니다. 딥러닝과 그래프 기반 유전체 모델은 벤치마크 데이터 세트에서 높은 정확성을 보였으며, 강화학습은 칵테일 최적화를 위한 컴퓨터 모델에서 탐구되고 있습니다. AI를 활용한 유전체 선별은 생물안전성 평가를 강화할 수 있습니다. 실시간 AMR 감시와의 통합은 적응형 배치 전략을 용이하게 할 수 있지만, 이는 현장 검증이 필요합니다. 경제적 모델링에 따르면 중간 정도의 항생제 사용 감소는 생산과 공중 보건에서 이익을 가져올 수 있지만, 이러한 추정치는 예시적입니다. 이 리뷰는 AI 안내에 기반한 박테리오파지 발견, 역학적 모델링, 미생물 생태계 조절, 수평적 유전자 전이 위험 평가, 경제적 평가, 및 규제 혁신에 관한 현재의 증거를 종합합니다. One Health 프레임워크 내에서, AI 안내가 적용된 적응형 박테리오파지 플랫폼은 항균제 의존성을 줄이기 위한 고레버리지 전략으로, 필수적인 지식 격차가 해결될 경우 가능합니다.