Kunnskap om hva som forårsaker dødelighet i oppdrettsnæringen er en viktig nøkkel til en mer bærekraftig og optimal utnytting av ressurser i produksjonen. Målet må være å ha en høyest mulig overlevelse av fisk med god helse og velferd, derfor er informasjon om årsaker til dødelighet avgjørende. Dødfisk blir i dag rutinemessig registrert i ulike kategorier som ofte er en blanding av definerte sykdommer («PD»), bestemte symptomer («sår», «avmagring») eller sekkeposter («dårlig smoltkvalitét», «pinner»). På oppdrag fra AquaCloud har vi utarbeidet et forslag til en ny standard for klassifisering av døds- og tapsårsaker basert på den underliggende dødsårsaken. Det muliggjør en identifisering og rangering av dødsårsakene. Det setter også fokus på konkrete tiltak for å redusere dødeligheten og forbedre fiskevelferden fortløpende i produksjonen. Lakseoppdrett er en husdyrproduksjon der hensynet til populasjonen er avgjørende for å lykkes, og man kan således dra veksler på erfaringer fra humanpopulasjonsmedisin. I mer enn 120 år har det vært brukt et standardisert system for klassifisering av dødsårsaker innen human medisin («ICD»), dette danner grunnlaget for utviklingen av politikk og ressursstyring innen helsesektoren nasjonalt og globalt. Som for ICD foreslår vi å bruke den underliggende dødsårsaken som utgangspunkt for registreringene, med oppdretter som primærbruker. Det muliggjør direkte bruk av informasjonen til å forbedre driften biologisk og økonomisk. Systemet vi foreslår har en hierarkisk oppbygning som gjør all informasjon utnyttbar selv om man ikke er sikker eller har detaljert informasjon om dødsårsaken. Data kan også hentes ut på valgfritt nivå i produksjonen, med fleksibel gruppering både i tid og populasjonsenhet (merd, anlegg, selskap). I tillegg til dødelighet kan også andre tap inkluderes (eks. nedklassing ved slakt) for en helhetlig tilnærming i analyser og prioritering av forbedringstiltak i produksjonen. Et standardisert system for klassifisering av dødsårsaker, samt en felles forståelse om hvordan det skal brukes, vil bidra til økt utnytting av allerede eksisterende data, og en bedre helsestyring i hele produksjonskjeden lokalt og nasjonalt.