Álvaro García
La enfermedad respiratoria bovina (ERB), con un coste anual estimado en cerca de mil millones de euros, representa un doble desafío para las granjas de engorde en Estados Unidos, al afectar tanto a la salud del ganado como a la economía del sector. Al llegar al cebadero, las decisiones relacionadas con las medidas sanitarias preventivas antimicrobianas se toman basándose en la evaluación del riesgo de desarrollo de ERB para cada grupo de animales. Contar con datos precisos para predecir y clasificar al ganado en grupos de alto o bajo riesgo permite optimizar el uso de antimicrobianos, lo que potencialmente mejora el rendimiento económico. Entre los factores de riesgo identificados se encuentran el peso corporal medio, el sexo, el tamaño del grupo y las condiciones de estabulación. Sin embargo, la complejidad de los factores que intervienen en la percepción del riesgo puede generar errores en la clasificación, afectando a la salud del ganado y ocasionando pérdidas económicas significativas.
Impacto económico de la ERB
La enfermedad respiratoria bovina (ERB) es la principal causa de morbilidad y mortalidad en las granjas de engorde, según un exhaustivo estudio realizado en 2011 por el Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud Animal (NAHMS, por sus siglas en inglés) del Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA). Este análisis incluyó 561 cebaderos distribuidos en 21 estados del país. Investigaciones previas han revelado los amplios efectos negativos de la ERB sobre el marmoleo, la calidad de la carne, el peso de la canal caliente y el rendimiento general. Particularmente, los terneros tratados contra la ERB suelen experimentar una reducción en su rendimiento, y las repercusiones económicas aumentan con el número de tratamientos administrados. Es crucial entender que la ERB no es únicamente una enfermedad de origen vírico o bacteriano; también afecta a la función inmunitaria y está condicionada por diversos factores estresantes, lo que refleja su naturaleza multifacética. Por ello, realizar un diagnóstico preciso es esencial. Tradicionalmente, se emplean métodos como la evaluación visual y la valoración clínica, basándose en signos como secreciones nasales u oculares, depresión, letargo, estado físico deteriorado, dificultad respiratoria y fiebre elevada. Sin embargo, estos métodos son subjetivos y su precisión puede verse limitada, lo que subraya la necesidad de enfoques más objetivos y fiables.
En el sondeo del NAHMS, se constató que un elevado porcentaje de bovinos se vio afectado por la enfermedad respiratoria bovina (ERB), y el 87,5% de los animales fueron tratados contra esta patología. La principal medida terapéutica fue la administración de antibióticos inyectables, utilizada en el 99% de los cebaderos, con un coste promedio de 21,60 euros por caso. Las granjas más grandes enfrentaron un gasto ligeramente mayor, de 21,90 euros, en comparación con las más pequeñas, donde el coste promedio fue de 21,40 euros por caso. Aunque no se dispone de un estudio más reciente, se pueden estimar los gastos para el año 2024 considerando las tasas de inflación acumuladas. Bajo este enfoque, el costo actual por caso de ERB ascendería a aproximadamente 29,60 euros. Sin embargo, el coste real podría variar debido a factores como la complejidad del mercado, los avances tecnológicos en tratamientos y diagnósticos, así como otros elementos específicos del sector ganadero.
Estudios recientes han demostrado que, tras el primer ciclo de tratamiento contra la enfermedad respiratoria bovina (ERB), el 82% de los casos responden satisfactoriamente. Sin embargo, este porcentaje disminuye significativamente al 38% en el tercer ciclo de tratamiento. Esto subraya la importancia de un diagnóstico temprano y una intervención rápida para maximizar la eficacia del tratamiento. El uso combinado de antiinflamatorios no esteroideos (AINE) con antimicrobianos ha mostrado beneficios adicionales, como una reducción más rápida de la temperatura rectal y una menor incidencia de lesiones pulmonares observadas al momento del sacrificio. Un estudio reciente también reveló que el número de bovinos con lesiones pulmonares identificadas durante el sacrificio era el doble que el número de animales que recibieron tratamiento contra la neumonía. Esto sugiere que es posible que algunos casos de neumonía no hayan sido diagnosticados ni tratados adecuadamente, lo que pone de relieve la necesidad de mejorar los sistemas de detección y manejo de la enfermedad.
De acuerdo con el estudio realizado por la NAHMS, se estima que el 16,2% del ganado en cebaderos muestra signos de enfermedad respiratoria bovina (ERB). Basándonos en esta proporción, en una granja de engorde de 1.000 cabezas, el número esperado de casos sería de 162. A un costo promedio estimado de 29,70 euros por tratamiento en 2024, los gastos iniciales para estos casos ascenderían aproximadamente a 4.810€ (162 × 29,70€). Sin embargo, es importante tener en cuenta los índices de éxito del tratamiento y los casos no detectados mencionados anteriormente. Si el porcentaje de éxito es del 82% tras el primer ciclo de tratamiento y cae al 38% en el tercer ciclo, y considerando que el número de reses con lesiones pulmonares no detectadas en el momento del sacrificio podría ser el doble de los casos tratados, el número total estimado de casos alcanzaría 491. Con un costo medio de 29,70€ por caso, el gasto total proyectado para tratar estos casos ascendería a aproximadamente 14.580€. Estas cifras ponen de manifiesto la carga económica de la ERB y la necesidad de implementar estrategias de gestión más efectivas, tanto para optimizar el uso de recursos como para reducir las pérdidas económicas relacionadas con esta enfermedad.
Un nuevo método para diagnosticar enfermedades respiratorias
Para diagnosticar automáticamente enfermedades respiratorias, como el estrés por calor, es crucial vigilar el comportamiento respiratorio del ganado, que se caracteriza por los movimientos abdominales. No obstante, monitorizar a múltiples animales en entornos de granja, amplios y dinámicos, representa un desafío significativo. Los métodos tradicionales, como la evaluación visual, demandan mucho esfuerzo, son propensos a errores debido al cansancio del operario y resultan poco eficientes. Aunque se emplean dispositivos de contacto directo con el ganado, estos presentan varios inconvenientes, como la inducción de estrés en los animales y la dificultad para aplicarlos a gran escala. En este contexto, los métodos sin contacto, particularmente aquellos basados en visión artificial, se perfilan como una alternativa prometedora. En la ganadería, la visión artificial ha demostrado ser altamente efectiva para realizar diversas tareas, destacando por su bajo coste, alta eficiencia y capacidad para proporcionar información detallada y precisa.
El principal desafío radica en monitorizar eficazmente el comportamiento respiratorio de varios animales dentro de un mismo grupo, lo que ha ralentizado el desarrollo de sistemas automáticos de monitoreo en la ganadería de precisión. Aunque los avances en visión artificial y aprendizaje profundo (deep learning) han permitido importantes progresos en el control del comportamiento respiratorio del ganado, estos métodos suelen centrarse principalmente en características individuales relacionadas con la respiración, como las fluctuaciones abdominales.
Un experimento realizado por Wu et al. (2023) tuvo como objetivo monitorear automáticamente el comportamiento respiratorio de varias vacas lecheras en una granja. La evaluación manual tradicional de las vacas en grupo puede resultar difícil y perjudicial para su salud. Para abordar este problema, los investigadores utilizaron un sofisticado modelo de visión artificial, entrenado para reconocer y distinguir vacas individuales en las imágenes, denominado YOLACT, que significa «You Only Look At CoefficienTs» («solo te fijas en los coeficientes», en español). Este modelo actúa como una herramienta inteligente capaz de interpretar imágenes, trazando eficazmente líneas virtuales alrededor de cada vaca para indicar su posición y si está de pie o acostada. Esta segmentación es crucial para comprender el comportamiento de las vacas. El modelo realiza todas estas tareas simultáneamente, sin necesidad de analizar las imágenes más de una vez, lo que lo convierte en un sistema rápido y eficiente. Tras entrenarlo con numerosas imágenes de vacas, se logró que pudiera detectarlas y determinar su posición exacta. Durante el experimento, los investigadores adaptaron el modelo para que se centrara en el monitoreo de la respiración de las vacas, lo que proporcionó información valiosa sobre su estado de salud, especialmente durante su reposo. Una vez identificados los estados de reposo, se emplearon algoritmos de detección para controlar el comportamiento respiratorio de las vacas. Los investigadores probaron el sistema con 60 videos que simulaban situaciones reales, incluidos diversos factores que podrían interferir con la precisión del monitoreo.
Los resultados obtenidos fueron muy prometedores, ya que el modelo propuesto demostró una alta precisión. En 54 de los 60 videos, la precisión superó el 90%, y en 4 videos alcanzó el 100%. La media de precisión en todas las pruebas fue del 93,56%, lo que evidencia la efectividad del algoritmo para monitorear el comportamiento respiratorio, incluso en las situaciones más complejas. Con esta tecnología, se puede mejorar significativamente la eficacia de la evaluación sanitaria de las vacas lecheras, lo que permitiría intervenir y atenderlas a tiempo. Además, establece las bases para desarrollar sistemas automatizados que contribuyan a la ganadería de precisión, ya que la tecnología ayuda a optimizar la salud y el bienestar de los animales.
Conclusiones
La investigación de Wu et al. propone un enfoque innovador que utiliza visión artificial y aprendizaje profundo para hacer frente a los desafíos económicos derivados de la ERB que afectan a los cebaderos en Estados Unidos. El modelo permite monitorear de manera eficiente el comportamiento respiratorio del ganado, lo que ayuda a identificar y segmentar a las reses de forma individual, permitiendo también el monitoreo del comportamiento respiratorio como un único objetivo dentro de un grupo. Además, este modelo demostró un alto rendimiento, adaptándose a factores como las oclusiones, los diferentes estados de reposo de los animales y los cambios en el entorno.
Este estudio sienta las bases para futuros avances en el control del comportamiento respiratorio y el diagnóstico automatizado de enfermedades respiratorias en el ganado. Además, se han introducido mejoras en el algoritmo de monitoreo para aumentar su eficacia y adaptabilidad, de modo que pueda ser implementado en dispositivos informáticos más pequeños, como los integrados o periféricos. La implementación de tecnologías de ganadería de precisión, como los robots de inspección con capacidad para monitorear el comportamiento respiratorio, tiene un gran potencial para reducir el trabajo manual y mejorar las prácticas generales de gestión del ganado en los cebaderos.
En resumen, el nuevo método propuesto no solo aborda los problemas asociados al monitoreo manual, sino que también se adapta a la actual evolución del sector hacia una ganadería de precisión, donde las innovaciones tecnológicas son clave para optimizar la salud y el bienestar de los animales.
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