Joaquín Ventura & Fernando Diaz
Los problemas de cojeras son una importante fuente de pérdidas para las explotaciones de vacuno lechero y, además, los productores suelen subestimar su impacto real, que se cifra en aproximadamente un 35% de los animales. Las pérdidas pueden suponer entre 300 y 600 dólares por caso, debido a la pérdida de producción de leche y el incremento de los gastos sanitarios.
En las granjas de gran tamaño es complicado detectar de forma precoz los problemas de cojera en las vacas y un sistema que permitiese hacerlo de forma automatizada resultaría de gran utilidad y ayudaría a reducir los costes asociados a este problema. Pero los sistemas automatizados tienen el inconveniente de que les resulta muy difícil distinguir las variaciones individuales en el comportamiento de las vacas, de manera que sería un gran avance que se desarrollase un algoritmo que registrase y memorizase los comportamientos de cada animal y fuese capaz de distinguir cambios de forma individualizada.
Este ha sido el objetivo de un estudio de un equipo científico belga, publicado en Animal en febrero de 2020, que además analizó la importancia de la duración del periodo durante el cual se recopilan lo datos que utiliza el algoritmo para determinar si una vaca sufre cojera. El sistema de detección de cojera del estudio se basó en la evaluación de la posición del dorso de los animales.
Los datos se recopilaron observando durante 15 meses las vacas de un rebaño de 2,000 cabezas ubicado en Suecia. Se generaron perfiles individuales que se utilizaron para evaluar si se producían desviaciones de la posición fisiológica del dorso que sugiriese un problema de cojera: se puntuó entre 1 y 5 el arqueamiento de la columna vertebral, de manera que 1 era una posición fisiológica y 5 una posición claramente arqueada que se relaciona con una cojera grave. Para validar la eficacia del algoritmo se compararon sus resultados con los de una observación individual directa puntuada mediante la escala de Sprecher, que se llevó a cabo durante las últimas seis semanas del estudio.
El algoritmo detectó cojeras de forma automatizada con un rendimiento razonable
El algoritmo desarrollado en este estudio mostró una especificidad del 82%, una sensibilidad del 79%, una exactitud del 82 % y una precisión del 36% cuando el periodo de recogida de datos para crear el perfil de cada vaca fue ilimitado (dentro de la duración del estudio).
En general, la capacidad del algoritmo para detectar las cojeras mejoró conforme aumentó el periodo de observación para crear el perfil individualizado de cada vaca, con 200 días como periodo óptimo. La exactitud fue mayor con un periodo de recogida de datos de 50 días (87.3 %), mientras que la precisión fue máxima con un periodo de 250 días (46.1 %).
Conclusiones
Los autores del estudio consiguieron desarrollar un algoritmo que permite detectar cojeras en las explotaciones de vacuno lechero de forma automatizada con un rendimiento razonable. Además, el estudio demostró que la duración del periodo durante el cual las vacas son observadas para crear los perfiles individuales es determinante para conseguir un rendimiento óptimo del algoritmo de detección.
Referencias
- Jarratt G. The true cost of lameness. https://www.ruralnewsgroup.co.nz/dairy-news/dairy-management/the-true-cost-of-lameness (20/02/2020)
- Piette, D., Norton, T., Exadaktylos, V., & Berckmans, D. 2020. Individualised automated lameness detection in dairy cows and the impact of historical window length on algorithm performance. 14: 409-417.
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