Un equipo de investigación dirigido por el programa de Educación, Investigación y Difusión Veterinaria (VERO) de Texas A&M está estudiando si la inteligencia artificial (IA) podría desempeñar un papel de apoyo en la evaluación de enfermedades respiratorias en cerdos.
Por Courtney Price, Universidad Texas A&M
En su estudio publicado recientemente, el equipo, dirigido por el Dr. Robert Valeris-Chacin, profesor asistente de VERO en el Departamento de Patobiología Veterinaria de la Facultad de Medicina Veterinaria y Ciencias Biomédicas de Texas A&M (VMBS), evaluó las capacidades de una IA para detectar lesiones en los pulmones de los cerdos, que pueden ser un signo de bacterias que causan neumonía.
El equipo descubrió que, si bien la IA aún no es tan precisa como un evaluador veterinario, tiene comportamientos muy similares a los de una persona.
El trabajo se publica en la revista Veterinary Research .
En particular en la producción animal destinada al consumo humano en Europa, es habitual que los fabricantes de vacunas envíen veterinarios a las plantas procesadoras para supervisar las tasas de éxito de sus vacunas, como las que previenen enfermedades respiratorias.
«Los evaluadores veterinarios brindan una importante asistencia técnica en la producción de alimentos», dijo Valeris-Chacin. «Pero se necesita una persona altamente capacitada para detectar pulmones con neumonía bacteriana. Uno de nuestros tres objetivos era probar la precisión de una IA para ver si podía aumentar la eficiencia y precisión de este proceso».
Sus otros dos objetivos incluían medir el acuerdo y la consistencia de los evaluadores expertos y compararlos con la IA, entendiendo que algunas condiciones del estudio serían diferentes a la vida real, donde los veterinarios en el campo también pueden tocar los pulmones para ayudar en la detección de neumonía.
«En nuestro estudio, les pedimos a nuestros expertos que evaluaran una serie de cientos de imágenes, pero repetimos algunas imágenes para ver si los expertos las calificaban de la misma manera cada vez», dijo Valeris-Chacin. «Lo que aprendimos es que los evaluadores humanos eran muy consistentes como individuos: comparados entre sí, los evaluadores discrepaban con cierta frecuencia, pero era muy probable que el mismo evaluador calificara las imágenes repetidas de la misma manera.
«Lo interesante es que la IA también tuvo una consistencia perfecta, a pesar de que varias personas participaron en su entrenamiento», dijo. «La empresa que está detrás de esta IA quería crear una IA que imitara la forma en que los evaluadores humanos califican los pulmones, y la IA es muy prometedora en este sentido».
Más información: Robert Valeris-Chacin et al, Puntuación de imágenes de pulmón de cerdo: una comparación entre un sistema de visión artificial y evaluadores humanos, Veterinary Research (2025). DOI: 10.1186/s13567-024-01432-5
