La cría de pequeños rumiantes ha experimentado una expansión constante en las últimas décadas y se ha convertido en una fuente crucial de empleo e ingresos en las zonas agrícolas familiares. Uno de los principales obstáculos que limitan la productividad de las ovejas y las cabras es la infección por parásitos gastrointestinales (GIP), que provocan importantes pérdidas económicas debido a la disminución de la ganancia de peso y la consiguiente disminución de la producción de carne, lana y leche. Además, estos parásitos constituyen importantes peligros para la salud, que con frecuencia provocan pérdidas de producción e incluso la mortalidad de los animales jóvenes y sus madres durante y después del parto hasta el destete.

Haemonchus contortus, un parásito hematófago omnipresente de pequeños rumiantes en todo el mundo, debido a su alta patogenicidad, que incluye anemia e hipoproteinicidad, puede disminuir significativamente la salud y la producción de animales infectados. El manejo eficaz de este parásito es esencial para mantener la salud y la sostenibilidad económica de la industria ganadera de pequeños rumiantes. La anemia presenta importantes obstáculos para la salud a escala mundial, afectando al bienestar y la eficiencia de los grandes y pequeños rumiantes, especialmente en áreas con acceso limitado a servicios veterinarios.

Además, las poblaciones de ganado en estas áreas desatendidas a menudo experimentan deficiencias nutricionales y, junto con una variedad de infecciones parasitarias, estos factores adicionales también pueden tener un impacto significativo en la aparición de anemia. 

Anemia en rumiantes a través del teléfono móvil gracias a la IA

Los animales anémicos se pueden salvar, lo que requiere intervenciones como proporcionar nutrientes adicionales y tratamientos antiparasitarios, pero si no se trata a tiempo, esta condición puede provocar la muerte de los animales infectados. Lamentablemente, estas intervenciones a menudo no están disponibles en áreas marginadas con ganaderos con recursos limitados.

Considerando lo anterior, es necesario abordar la anemia en el ganado, especialmente en los pequeños rumiantes, en particular en las zonas agrícolas donde estos animales son una fuente primaria de nutrición e ingresos familiares. Las pruebas de diagnóstico simples y rápidas para la anemia son cruciales, ya que proporcionan una medida objetiva y cuantitativa de la salud que va más allá de las limitaciones de la evaluación subjetiva de los síntomas.

El objetivo de un trabajo realizado a nivel internacional fue evaluar los niveles de volumen celular empaquetado (PCV) en muestras de sangre de pequeños rumiantes, específicamente cabras, y crear un biosensor eficiente para una detección más conveniente para uso en granjas en entornos agrícolas para la optimización de la producción animal. 

Inteligencia artificial en el telefóno móvil 

El estudio abarcó 75 cabras macho adultas, que se sometieron a pruebas de PCV para determinar sus rangos de PCV y su asociación con condiciones anémicas. Utilizando algoritmos de machine learning impulsados ​​​​por inteligencia artificial, se desarrolló un sensor avanzado y fácil de usar para alertar rápidamente a los granjeros sobre el bajo recuento de glóbulos rojos de sus animales de esta manera para permitir una intervención médica oportuna. 

El sensor desarrollado utiliza una técnica semiinvasiva que requiere solo una pequeña muestra de sangre. Más precisamente, se colocó un volumen de 30 μL de sangre en papel de filtro, previamente empapado con glicerol anhidro. Luego, se registró el patrón de dispersión de sangre en el papel infundido con glicerol usando un teléfono móvil después de 180 s. 

Diferentes patrones sanguíneos desarrollados a partir de una gota de sangre. 

Posteriormente, se examinaron estas imágenes en correlación con los valores de PCV establecidos obtenidos del análisis de PCV convencional. Se crearon y evaluaron cuatro modelos de aprendizaje automático independientes (ML), a saber, namely support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), backpropagation neural network (BPNN), y un modelo basado en clasificación de imágenes, utilizando el conjunto de datos de imágenes. 

El conjunto de datos consistió en 1054 imágenes que se dividieron en grupos de entrenamiento, prueba y validación. Los hallazgos iniciales indicaron una precisión de detección del 76,06 % después de solo 10 ciclos para reconocer diferentes niveles de PCV en relación con la anemia, que van desde saludable hasta severamente anémica. Esta precisión de las pruebas aumentó notablemente, hasta el 95,8 % después de 100 ciclos y la optimización de otros parámetros del modelo. 

Los resultados de SVM tuvieron una puntuación general del 74 al 100 % en la identificación del rango de PCV para imágenes de patrones sanguíneos que representan animales sanos a severamente anémicos, y BPNN mostró una precisión del 91 al 100 % en la identificación del rango de PCV para la detección de anemia. 

Detección rápida de anemia en entornos de difícil acceso

Así, este trabajo, comentan los autores, presenta un nuevo método para diagnosticar la anemia en cabras mediante el análisis de la dimensión fractal de los patrones sanguíneos, respaldado por una evaluación exhaustiva de diferentes modelos de aprendizaje automático.

Esto sugiere, añaden, que la sangre posee características texturales fundamentales que están conectadas con su viscosidad natural y dinámica de flujo. A medida que la anemia empeora de leve a grave, la dimensión fractal aumentó, lo que sugiere modificaciones más notables en la textura causadas por cambios en las características de la sangre. Esta técnica tiene potencial para “evaluar objetivamente el grado de anemia en animales mediante el análisis de pequeñas alteraciones en la distribución de la sangre en papel de filtro saturado en glicerol”.

En resumen, este trabajo demuestra que los biosensores impulsados ​​por IA se pueden utilizar para la detección rápida de anemia en entornos de difícil acceso. Los modelos de aprendizaje automático optimizados maximizan la precisión de detección, lo que demuestra la validez y la rapidez del sensor para evaluar los niveles de anemia. “Este avance permitirá a los ganaderos, con resultados rápidos, aumentar el bienestar animal y la productividad agrícola”. Por lo tanto, “esta investigación no solo mejora la comprensión de los procedimientos de diagnóstico, sino que también crea nuevas oportunidades para diagnósticos médicos rápidos y confiables en medicina veterinaria, mejorando potencialmente la resiliencia económica y la sostenibilidad de las operaciones agrícolas a nivel mundial”.