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Ganadería inteligente: detectan anemia en cabras con IA desde el móvil

Una herramienta accesible permite a ganaderos diagnosticar anemia en rumiantes con hasta un 95,8 % de precisión usando imágenes sanguíneas


El estudio, publicado en Frontiers in Veterinary Science (2024), demuestra que este sistema puede alcanzar una precisión del 95,8 % en la detección de anemia al interpretar el hematocrito (PCV) de una imagen mediante modelos de aprendizaje automático. Esto supone una alternativa rápida, económica y accesible a los métodos convencionales, que requieren laboratorio y equipamiento especializado.

Diagnóstico en 3 pasos: sangre, imagen y algoritmo

El proceso es sencillo: se recoge una gota de sangre de 30 µL, que se deposita en papel de filtro impregnado en una solución de glicerol y formaldehído. Este material estabiliza la muestra durante el transporte. Posteriormente, se fotografía con un smartphone. El análisis de la imagen lo realiza una aplicación entrenada con más de 1.000 muestras, utilizando modelos como K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM) y redes neuronales.

La mejor combinación se obtuvo con una red neuronal multicapa (BPNN), que, tras 10 épocas de entrenamiento, logró una precisión del 76 %. Al aplicar optimización adicional de parámetros, se alcanzó el 95,8 % de eficacia, superando otros métodos tradicionales no invasivos.

Aplicación directa para pequeños ganaderos

El enfoque fue probado en 75 cabras de rebaños españoles, y se diseñó pensando en ganaderos con acceso limitado a atención veterinaria continua. Detectar anemia es fundamental para el control de enfermedades parasitarias como la Haemonchosis, común en rumiantes y de rápido deterioro si no se trata a tiempo.

Este avance ofrece mayor autonomía a los ganaderos, al reducir la dependencia de laboratorios externos y facilitar un diagnóstico inmediato en campo. El sistema tiene además potencial para extenderse a otras especies rumiantes o incluso animales domésticos.

Futuro: sensores, app móvil y escalado internacional

Los autores prevén integrar este modelo en una app móvil comercial gratuita, compatible con dispositivos Android. Además, trabajan en una versión que pueda integrarse con sensores portátiles, para automatizar la lectura de imágenes.

Este enfoque representa un paso hacia una veterinaria digital, asequible y escalable, clave para mejorar el bienestar animal y la productividad en regiones rurales o de bajos recursos.

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