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La peste porcina africana (PPA) amenaza cada año la producción del sector en todo el mundo. Entre los diferentes signos clínicos de esta enfermedad la fiebre es uno de los síntomas comunes, que termina traduciéndose en un periodo de inactividad o desaceleración de las actividades de los cerdos. La detección del letargo mediante la monitorización […]
La peste porcina africana (PPA) amenaza cada año la producción del sector en todo el mundo. Entre los diferentes signos clínicos de esta enfermedad la fiebre es uno de los síntomas comunes, que termina traduciéndose en un periodo de inactividad o desaceleración de las actividades de los cerdos. La detección del letargo mediante la monitorización del movimiento de los animales se presenta como una muy óptima alternativa para el diagnóstico temprano de enfermedades.
La detección temprana de las enfermedades infecciosas es la estrategia más eficaz en función de los costos en la vigilancia de las enfermedades para reducir el riesgo de brotes.
El aprendizaje profundo (deep learning) y el procesamiento de imágenes por ordenador son herramientas poderosas que abren un nuevo campo de investigación en epidemiología y control de enfermedades. En este trabajo de investigación, se han utilizado estas técnicas para desarrollar un algoritmo destinado a rastrear y computar el movimiento de los animales en tiempo real.
El uso de esta tecnología puede ayudar a los agricultores y a los servicios de sanidad animal a detectar los primeros signos clínicos compatibles con las enfermedades infecciosas. Esta tecnología muestra una prometedora herramienta no intrusiva, económica y en tiempo real en la industria ganadera, con especial interés en la PPA, teniendo en cuenta la preocupación actual en la industria porcina mundial.
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