Usando tecnología para combatir parásitos en ganado

La ganadería, especialmente en comunidades más pobres, enfrenta muchos desafíos. Un problema importante es el impacto de los parásitos en los animales, en particular los Helmintos, que son parásitos similares a gusanos. Estas infecciones pueden causar enfermedades y pérdidas económicas para los agricultores. Las infecciones por helmintos pueden provocar enfermedades graves en el ganado, especialmente en los animales jóvenes, lo que lleva a problemas como anemia y bajo crecimiento. Por ejemplo, un parásito específico llamado Haemonchus contortus afecta a las ovejas y cabras en áreas cálidas, produciendo miles de huevos diariamente. Estos huevos se convierten rápidamente en larvas, y si los animales se reinfectan, la situación puede empeorar rápidamente, causando problemas de salud y a veces incluso la muerte.

#El Impacto Económico

La pérdida económica debido a infecciones por helmintos en ovejas y cabras es considerable. Por ejemplo, las pérdidas en el norte de Nigeria y Kenia alcanzan millones de dólares. Aunque hay varias maneras de controlar estas infecciones, como el uso de medicamentos antiparasitarios, vacunas y un manejo adecuado del pastoreo, estos métodos pueden ser intensivos en mano de obra y costosos. Además, muchos agricultores dependen demasiado de los medicamentos antiparasitarios, lo que lleva a que los parásitos se vuelvan resistentes a estas drogas.

Es crucial una gestión responsable de las infecciones por helmintos. Los agricultores en África subsahariana ven estas infecciones como un gran problema para los pequeños rumiantes, incluso cuando otras enfermedades parecen más evidentes o dañinas.

#Tratamiento Dirigido

Una mejor manera de manejar estas infecciones es a través de tratamientos dirigidos, que implica evaluar la salud de animales individuales y tratar solo a aquellos que están en mal estado. El sistema FAMACHA ayuda en este proceso al evaluar el color de la conjuntiva del ojo para determinar los niveles de anemia. Este método es simple y no requiere equipos costosos, pero requiere capacitación, y no hay suficientes capacitadores disponibles en regiones más pobres. Además, revisar cada animal con frecuencia puede ser un proceso que consume tiempo y es costoso.

#Uso de Tecnología para el Monitoreo

Un nuevo enfoque implica utilizar pequeños dispositivos llamados biologgers para monitorear el comportamiento de los animales sin necesidad de revisarlos con frecuencia. La tecnología moderna permite a los agricultores rastrear la Actividad animal y recopilar muchos datos sobre sus movimientos y comportamientos. Los estudios han mostrado que estos datos pueden ayudar a identificar cuándo el ganado está enfermo. Por ejemplo, los investigadores han utilizado exitosamente sensores para entender actividades del ganado como comer, caminar y descansar.

A pesar de que los métodos anteriores se basaban en resúmenes simplificados de los datos, los investigadores han encontrado que las técnicas de Aprendizaje automático pueden analizar conjuntos de datos completos para detectar cambios en la salud basados en el comportamiento. Este método busca detectar problemas temprano, utilizando toda la gama de datos de aceleración recopilados de los animales.

#El Grupo de Estudio

El estudio se llevó a cabo en una granja de ovejas en Delmas, Sudáfrica, y un rebaño de cabras en una granja de investigación del gobierno en KwaZulu-Natal, Sudáfrica. Se colocaron transpondedores de bajo costo con acelerómetros en los animales para recopilar datos sobre su comportamiento. Cada animal pasó por revisiones de salud regulares utilizando el sistema FAMACHA, y se prestó especial atención para monitorear su salud con el tiempo.

El estudio buscaba predecir cuándo podría declinar la salud de un animal basándose en los datos recopilados de los biologgers. El proceso implicó usar técnicas de aprendizaje automático para analizar datos de movimiento junto con las puntuaciones FAMACHA.

#Clasificación del Estado de Salud

Los investigadores se centraron en detectar qué animales estaban en mal estado de salud basándose en sus niveles de actividad durante la semana anterior a su revisión de salud. Por ejemplo, encontraron que podían identificar a los animales que permanecían enfermos por más tiempo usando técnicas de aprendizaje automático. Los resultados mostraron que el método fue efectivo, con buena precisión en la predicción del estado de salud según la actividad.

Para las cabras, las predicciones no fueron tan fuertes, probablemente debido a la menor cantidad de casos. Sin embargo, los investigadores aún lograron recopilar datos e información útil.

#Respuesta al Tratamiento

Como parte del cuidado regular, los animales enfermos reciben tratamiento de inmediato. El estudio observó qué tan bien respondían estos animales al tratamiento basado en su actividad en los días siguientes a su medicación. Aunque el conjunto de entrenamiento para este análisis fue limitado, los investigadores aún lograron predecir qué animales respondían bien al tratamiento basándose en su comportamiento.

Encontraron tasas de éxito variadas, pero en general, el sistema mostró promesa en predecir cambios tras el tratamiento.

#Monitoreo de Cambios con el Tiempo

Una preocupación conocida como "concept drift" describe cómo un modelo podría funcionar peor con el tiempo a medida que cambian las condiciones. Para estudiar esto, los investigadores recopilaron datos de diferentes períodos y analizaron qué tan bien se adaptaba su modelo a estos cambios. P pudieron determinar que los cambios en el comportamiento animal a lo largo del tiempo no impactaron significativamente en sus predicciones, lo cual es una señal positiva para la fiabilidad del modelo.

#Importancia de los Datos Meteorológicos

Los helmintos prosperan en condiciones climáticas húmedas. Por lo tanto, los investigadores probaron si incluir datos meteorológicos, específicamente la lluvia, podría mejorar sus predicciones. Descubrieron que usar solo datos de actividad era a menudo más efectivo que depender de datos de lluvia. Esto sugiere que el comportamiento animal ya captura algunos aspectos de los cambios ambientales, lo que hace que el enfoque combinado sea menos crítico.

#Entendiendo las Salidas del Clasificador

Para aprender cómo el modelo de aprendizaje automático distingue entre animales sanos y no sanos, los investigadores analizaron la importancia de varios comportamientos. Descubrieron que la actividad nocturna era particularmente significativa en la predicción de la salud en las ovejas. Sin embargo, para las cabras, los resultados no fueron claros, posiblemente debido al menor número de muestras.

#Conclusión

Los hallazgos muestran que usar biologgers y aprendizaje automático puede ayudar a predecir declives en la salud de ovejas y cabras debido a helmintos. Este enfoque ofrece una forma para que los agricultores, especialmente aquellos en comunidades más pobres, gestionen la salud de manera más efectiva sin depender únicamente de métodos tradicionales.

Al centrarse en el comportamiento y el monitoreo de la salud, estas tecnologías pueden ayudar a mejorar la gestión del ganado, apoyando en última instancia los medios de vida de los agricultores y el bienestar animal. El estudio destaca el potencial para futuras soluciones que podrían considerar una gama más amplia de datos para mejorar las predicciones y las estrategias de manejo de salud en general.

A medida que la ganadería sigue enfrentando los desafíos que plantean los parásitos, la integración de la tecnología y el aprendizaje automático podría jugar un papel clave en el desarrollo de prácticas sostenibles, beneficiando significativamente a los agricultores y sus animales por igual.