Sensores y algoritmos identifican trastornos metabólicos y mamarios antes de los síntomas, mejorando el bienestar animal y la producción. Los modelos predictivos alcanzan una precisión superior al 85 %, lo que abre la puerta a una ganadería más preventiva, eficiente y basada en datos en tiempo real.

La inteligencia artificial ya está detectando enfermedades en vacas lecheras antes de que se manifiesten signos visibles, de acuerdo con un estudio publicado en la revista científica Frontiers in Veterinary Science. La investigación demuestra que los sensores digitales combinados con modelos de aprendizaje automático pueden anticipar trastornos metabólicos y de la ubre en fases tempranas, permitiendo intervenir con mayor rapidez y precisión en las explotaciones lecheras. Este avance, desarrollado por la Universidad de Ciencias de la Salud de Lituania, analizó información de más de 200 vacas holstein durante las primeras semanas de lactancia, una etapa crítica por el alto riesgo de alteraciones.

A través de sistemas automáticos de ordeño y dispositivos instalados en los animales, los científicos recopilaron datos continuos sobre producción diaria de leche, composición, recuento de células somáticas, tiempo de rumia y temperatura corporal. El propósito central fue determinar si los algoritmos podían clasificar correctamente el estado sanitario de cada vaca sin depender de la observación directa o de pruebas invasivas. Tras comparar distintos enfoques de aprendizaje supervisado, el modelo de bosque aleatorio mostró el mejor desempeño, alcanzando una precisión superior al 85 % en la identificación del estado de salud de los animales. (Lea en CONtexto ganadero: Descubra cómo la inteligencia artificial y las tecnologías 4.0 han comenzado a transformar el agro en Colombia)

Ciencia predictiva

El análisis permitió establecer que la relación grasa-proteína en la leche, el recuento de células somáticas y el tiempo de rumia son indicadores determinantes para diferenciar animales sanos de aquellos con trastornos. Estos parámetros comienzan a alterarse varios días antes de que surjan manifestaciones clínicas, lo que abre una ventana de acción preventiva. En el contexto productivo, la detección anticipada implica reducir pérdidas asociadas a la caída en la producción y a tratamientos tardíos, además de contribuir a disminuir el uso de antibióticos, un asunto relevante en la discusión global sobre resistencia antimicrobiana.

Desde la perspectiva del bienestar animal, intervenir de forma temprana reduce el sufrimiento y mejora las probabilidades de recuperación. Este avance se inscribe en la ganadería de precisión, una tendencia que integra tecnología digital y análisis de datos para optimizar decisiones en tiempo real. El enfoque supone un cambio operativo profundo, ya que desplaza el modelo reactivo, que actúa tras la aparición de síntomas, hacia un esquema predictivo sustentado en monitoreo continuo y alertas automatizadas que fortalecen la labor veterinaria.

La investigación demuestra que los sensores digitales combinados con modelos de aprendizaje automático pueden anticipar trastornos metabólicos y de la ubre en fases tempranas. Foto: Fedegán-FNG

Desafíos técnicos

No obstante, los autores advierten que aún existen desafíos técnicos y económicos por resolver. La efectividad de los modelos puede variar según la raza, el sistema de producción o las condiciones ambientales, por lo que se requiere validar estos resultados en distintos contextos geográficos. Asimismo, la calidad de los datos es un factor determinante, ya que sensores mal calibrados o fallas en la recolección pueden afectar la precisión del sistema, mientras que la inversión inicial podría representar una barrera para pequeños productores sin respaldo financiero.

A pesar de estas limitaciones, el estudio concluye que la inteligencia artificial en la práctica veterinaria no busca reemplazar al profesional, sino fortalecer su capacidad de diagnóstico con herramientas objetivas. En la medida en que estas plataformas se integren a los sistemas de gestión, el monitoreo automático podría convertirse en un componente habitual del manejo lechero, consolidando una producción más eficiente, sostenible y orientada al bienestar animal.