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La detección temprana de enfermedades infecciosas es la estrategia más rentable en la vigilancia de enfermedades para reducir el riesgo de brotes. Las últimas mejoras en aprendizaje profundo y visión artificial son herramientas poderosas que potencialmente abren un nuevo campo de investigación en epidemiología y control de enfermedades. Estas técnicas se usaron en este estudio para desarrollar un algoritmo destinado a rastrear y registrar el movimiento de los animales en tiempo real. Este algoritmo se utilizó en ensayos experimentales para evaluar el curso de la infección por peste porcina africana (PPA) en el jabalí euroasiático.
En general, los resultados mostraron una correlación negativa entre la reducción del movimiento y la fiebre causada por la infección por PPA. Además, los animales infectados registraron movimientos significativamente menores en comparación con los animales no infectados.
En conclusión, los resultados obtenidos sugieren que un sistema de control del movimiento basado en visión artificial puede utilizarse en interiores para alertar sobre la sospecha de fiebre, lo que ayudaría a ganaderos y servicios de sanidad animal a detectar de forma temprana signos clínicos compatibles con enfermedades infecciosas. Esta tecnología muestra una prometedora solución no intrusiva, económica y en tiempo real en la industria ganadera, con especial interés para la PPA considerando la preocupación actual en la industria porcina mundial.
Fernández-Carrión E, Barasona JÁ, Sánchez Á, Jurado C, Cadenas-Fernández E, Sánchez-Vizcaíno JM. Computer Vision Applied to Detect Lethargy through Animal Motion Monitoring: A Trial on African Swine Fever in Wild Boar. Animals. 2020; 10(12):2241. https://doi.org/10.3390/ani10122241
