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Desarrollan un sistema para detectar mastitis bovina con termografía infrarroja

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La nueva tecnología representa un paso importante hacia una detección de mastitis más efectiva y eficiente en vacas lecheras. La mastitis subclínica es la forma que no muestra signos visibles de inflamación.

La mastitis es una de las enfermedades más comunes en las vacas lecheras, y puede causar una reducción en la producción y calidad de la leche, impactando negativamente en los beneficios económicos de las explotaciones ganaderas. Por lo tanto, la detección oportuna de la mastitis lechera es esencial para minimizar el impacto en la producción lechera.

La mastitis subclínica no muestra signos visibles de inflamación, pero puede causar un aumento en el recuento de células somáticas (SCC) en la leche. La mastitis clínica es una forma más severa de mastitis que muestra signos visibles de inflamación y también puede causar cambios en la leche y molestias en la vaca.

DETECCIÓN DE MASTITIS

Para lograr el rápido diagnóstico, se han estudiado varios métodos de detección y equipos, como recuento de SCC, la prueba de mastitis de California (CMT) y la prueba de pH de la leche. Sin embargo, estos métodos requieren la medición de componentes fisicoquímicos en muestras de leche de vaca utilizando instrumentos especializados en condiciones ambientales estrictas, y el proceso operativo general es tedioso y costoso.

La tecnología de termografía infrarroja (IRT) es un método no invasivo y no destructivo de medición de la temperatura corporal que ha sido utilizado por numerosos investigadores como herramienta de diagnóstico fisiológico y patológico. Sin embargo, la precisión promedio de detección de mastitis ha sido baja en los estudios previos.

No obstante, en los últimos años, con el rápido desarrollo del Deep Learning en sistemas de visión artificial, las redes neuronales convolucionales han logrado un éxito significativo en escenarios de detección de objetivos en escenarios complejos.

Para abordar estos problemas, un grupo de investigadores de China han desarrollado el algoritmo de segmentación semántica CLE-UNet (Centroid Loss Ellipticization UNet) que integra la tecnología infrarroja y las redes neuronales convolucionales.

ELEVADA PRECISIÓN Y SENSIBILIDAD

El objeto experimental de este artículo fue un grupo de 180 vacas Holstein lactantes, sobre las cuales se realizó el estudio. En comparación con el recuento de células somáticas, el nuevo método logró una precisión y sensibilidad de 86,67 % y 82,35 %, respectivamente, para detectar mastitis en estas vacas lecheras.

Ante estos resultados, los autores explican que, si bien el estudio se ha mostrado prometedor en el uso de datos infrarrojos térmicos para la detección de mastitis, “reconocemos que se necesitan más mejoras para aprovechar al máximo el potencial de este método”. Factores como el color de la piel, la cobertura de estiércol y la vellosidad “pueden afectar la precisión y confiabilidad de los resultados termográficos y, por lo tanto, deben abordarse para mejorar la efectividad del método”.

No obstante, “nuestro estudio representa un paso importante hacia una detección de mastitis más efectiva y eficiente en vacas lecheras, lo que en última instancia podría conducir a una mejor salud animal y producción de leche”.

En conclusión, el uso innovador del algoritmo CLE-UNet “ha mejorado significativamente la precisión y ha demostrado ser una herramienta eficaz para detectar con precisión la mastitis en vacas”, celebran.

 

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Con estrategias de mitigación, aumentan un 40 % la productividad ganadera, con estrategias de mitigación

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En el marco del proyecto internacional GANASUR, especialistas del INTA presentaron los resultados del estudio en la Cuenca del Salado, Buenos Aires. Con estrategias de mitigación en los establecimientos se evitó la emisión de 7.400 toneladas de CO₂ y aumentó la producción por vientre un 40 %. Mejoras en la sanidad preventiva y reproductiva, descarte de animales improductivos y manejo del pastoreo, entre las estrategias implementadas.

El proyecto GANASUR se desarrolla sobre la estructura cooperativa de PROCISUR, que reúne a los institutos nacionales de investigación agropecuaria de Argentina, Brasil, Chile, Paraguay y Uruguay, junto con el IICA. La iniciativa busca identificar sistemas ganaderos representativos de cada país, evaluar opciones de mitigación y modelar los impactos productivos, económicos y ambientales asociados a su implementación.

En el caso de la Argentina, se seleccionó como caso de estudio un sistema de ciclo completo de la Pampa Deprimida. Según explicó Mauricio Álvarez, coordinador del Programa Nacional de Carnes y Fibras Animales del INTA, “se trata de una de las principales regiones ganaderas del país y porque la cría concentra una proporción muy importante de las emisiones del sistema”. Al mismo tiempo, sus brechas de eficiencia reproductiva y productiva ofrecen una oportunidad concreta para reducir emisiones sin disminuir la producción de carne.

En esta línea, puntualizó: “Para los países del CAS aumentar la productividad es una meta irrenunciable y los resultados demuestran que es posible producir más, mejorando la rentabilidad, de manera ambientalmente sostenible”.

En este sentido, subrayó: “Los resultados muestran que la mitigación puede integrarse a una estrategia de mejora productiva y económica: no se trata de producir menos, sino de producir más eficientemente, con una menor cantidad de emisiones por unidad de producto y una reducción simultánea de las emisiones absolutas”.

Las medidas de mitigación no se definieron como un paquete teórico, sino a partir de tecnologías probadas y compatibles con el funcionamiento de los establecimientos, detalló Álvarez, al tiempo que aclaró que “fueron validadas mediante consultas con productores y referentes sectoriales, que permitieron identificar aquellas que estarían dispuestos a adoptar”.

En esta línea, destacó que “uno de los principales aportes de GANASUR es haber integrado las dimensiones productiva, ambiental y económica. No alcanza con saber cuánto puede reducirse una emisión: también necesitamos conocer qué efecto tiene la tecnología sobre la productividad, cuánto cuesta implementarla y cuáles son las condiciones para que un productor decida adoptarla”.

Entre las estrategias que se aplicaron, se destacan las mejoras en la sanidad preventiva y reproductiva, el descarte de animales improductivos, el manejo del pastoreo, la recuperación de pasturas, la incorporación de leguminosas, la suplementación estratégica, la inseminación artificial a tiempo fijo y la selección genética.

“La implementación completa de esta trayectoria permitiría evitar unas 7.400 toneladas de CO₂ equivalente entre 2027 y 2040, lo que representa una reducción del 15 % de las emisiones acumuladas respecto del escenario de referencia”, confirmó el investigador. Para 2040, las emisiones anuales disminuirían hasta aproximadamente 2.645 toneladas de CO₂ equivalente y la huella de carbono por kilogramo producido se reduciría cerca de un 27 %.

“Los beneficios no serían solamente ambientales, sino también productivos”, sentenció Álvarez. Es que, según detalló, la producción por vientre aumentaría un 40 %, al pasar de 197 a 275 kg de peso vivo, mientras que el mayor volumen de carne generado y la mejora de la eficiencia permitirían alcanzar importantes beneficios económicos.

Según detalló el especialista del INTA, “la transición tecnológica se diseñó de manera gradual y acumulativa”. En una primera etapa se propuso ordenar el manejo del rodeo y mejorar su desempeño reproductivo; posteriormente, fortalecer la base forrajera y nutricional; y, finalmente, incorporar herramientas de mayor intensificación.

“Esta secuencia responde a una lógica concreta: comenzar por tecnologías de menor complejidad y avanzar hacia otras que requieren mayores capacidades e inversiones, evitando asumir que todas pueden adoptarse simultáneamente”, aclaró Álvarez.

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