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El aprendizaje automático podría mejorar el diagnóstico de infecciones por mastitis en vacas


El nuevo estudio, publicado hoy en Scientific Reports , descubrió que el aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar y mejorar la capacidad de un veterinario para diagnosticar con precisión el origen de la mastitis de rebaño y reducir los niveles de mastitis en las granjas lecheras.


por la Universidad de Nottingham


La mastitis es una enfermedad endémica extremadamente costosa del ganado lechero, que cuesta alrededor de £ 170 millones en el Reino Unido. Un primer paso crucial en el control de la mastitis es identificar dónde se originan los agentes patógenos que causan la mastitis; ¿Proviene la bacteria del ambiente de las vacas o se contagia contagiosamente a través de la sala de ordeño?

Este diagnóstico generalmente lo realiza un veterinario analizando datos de la granja lechera y es una piedra angular del ampliamente utilizado plan de control de mastitis de la Junta de Desarrollo de Agricultura y Horticultura (AHDB), sin embargo, esto requiere tiempo y capacitación veterinaria especializada.

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan ampliamente, desde el filtrado de correos electrónicos no deseados y la sugerencia de películas de Netflix hasta la clasificación precisa del cáncer de piel. Estos algoritmos abordan los problemas de diagnóstico como lo haría un estudiante médico o veterinario; aprender reglas de los datos y aplicarlos a nuevos pacientes.

Este estudio, que fue dirigido por el veterinario e investigador Robert Hyde de la Facultad de Medicina y Ciencia Veterinaria de la Universidad de Nottingham, tiene como objetivo crear una herramienta de apoyo de diagnóstico automatizado para el diagnóstico del origen de mastitis a nivel de rebaño, un primer paso esencial de la AHDB plan de control de mastitis.

Se ingresaron datos de mastitis de 1,000 rebaños durante varios períodos de tres meses. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizaron para clasificar el origen de la mastitis de rebaño y se compararon con el diagnóstico experto de un veterinario especialista.

Los algoritmos de aprendizaje automático lograron una precisión de clasificación del 98% para la mastitis ambiental frente a la mastitis contagiosa, y se logró una precisión del 78% para la clasificación de la mastitis ambiental de la lactancia versus el período seco en comparación con el diagnóstico veterinario experto.

El Dr. Hyde dijo: «La mastitis es un gran problema para los productores de leche , tanto en términos económicos como de bienestar. En nuestro estudio hemos demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden diagnosticar con precisión el origen de esta afección en las granjas lecheras . Una herramienta de diagnóstico de este tipo tiene un gran potencial en la industria para hacer frente a esta condición y ayudar a los médicos veterinarios a hacer un diagnóstico rápido del origen de la mastitis a nivel de rebaño para implementar rápidamente medidas de control para una enfermedad extremadamente dañina en términos de salud animal, productividad, bienestar y uso de antimicrobianos «.


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