Ventajas de la inteligencia artificial en veterinaria: desde la inseminación artificial al control de zoonosis

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de los sistemas computarizados o robots controlados por computadora para ejecutar tareas típicamente asociadas con seres inteligentes. En esencia, la IA representa la inteligencia artificial y emula funciones cognitivas como el aprendizaje y la resolución de problemas observadas en humanos y animales. La IA surgió como campo académico en 1956 y ha investigado numerosos enfoques, que abarcan la simulación cerebral, el modelado de la resolución de problemas humanos, la lógica, las bases de datos de conocimientos y la emulación del comportamiento humano.

A pesar de su reconocimiento como materia académica en 1956, la IA siguió siendo un enfoque científico relativamente insignificante con aplicaciones prácticas limitadas durante muchos años hasta hace poco. La medicina veterinaria, un campo diverso que cubre áreas como la salud de las mascotas, la salud pública y de la población, las enfermedades zoonóticas y la producción animal, es paralela al impacto de la IA en varios dominios científicos como la filosofía, las matemáticas, la neurociencia, la cibernética, la ingeniería informática y las ciencias de datos.

La convergencia de estos dos campos expansivos y en evolución promete influirse mutuamente. Los notables avances y posibilidades en el desarrollo, la aplicación y la integración clínica de la IA en la salud humana y animal presentan perspectivas apasionantes.

En la atención sanitaria humana, la IA se ha utilizado eficazmente en la medicina de precisión adaptando el tratamiento en función de variaciones genómicas y otros factores, en el desarrollo y el descubrimiento de fármacos. De manera similar, la llegada de la IA a la Medicina Veterinaria abre nuevas vías para mejorar el bienestar de los animales y sus cuidadores. Sin embargo, estas prometedoras oportunidades también conllevan distintos desafíos, particularmente en la comprensión, interpretación y adopción de una tecnología tan potente y emergente, dado el rápido ritmo y el dinamismo de la investigación y el desarrollo de productos comerciales.

En un estudio internacional se ha destacado y discutido el impacto potencial de varios aspectos de la IA en la práctica clínica veterinaria y la investigación biomédica, proponiendo esta tecnología como una herramienta clave para abordar los urgentes desafíos de salud global en diversos dominios.

FUNCIONES DE LA IA EN LA CLÍNICA VETERINARIA

La IA tiene la capacidad de cumplir diversas funciones en la práctica clínica veterinaria, transformando la prestación de atención veterinaria y mejorando los resultados para los animales.

El aprendizaje automático (ML), un subcampo fundamental de la IA, asume un impacto crucial al crear algoritmos que aprenden de los datos existentes para hacer predicciones precisas para nuevos datos. La aplicación de la IA en salud animal facilita el manejo de temas altamente complejos como la epidemiología cuantitativa y predictiva, la terapéutica basada en la precisión para animales y humanos y las interacciones huésped-patógeno. “La IA puede contribuir al diagnóstico de enfermedades, al diagnóstico preciso con errores mínimos o a la comprensión de interacciones biológicas complejas”, comentan los investigadores del estudio.

En este sentido, la detección temprana de la enfermedad es esencial para instaurar una terapia eficaz, ya que permite tratamientos que pueden mejorar los resultados y el pronóstico de los pacientes. “La IA es esencial en este contexto porque utiliza aprendizaje automático y algoritmos complejos para examinar grandes conjuntos de datos médicos, como imágenes y datos clínicos”. La aplicación de técnicas de IA a la medicina veterinaria “es crucial para abordar problemas complejos en los campos de la epidemiología numérica y predictiva”, apuntan.

Así, comentan que actualmente se están realizando esfuerzos para “integrar la IA como herramientas para apoyar la toma de decisiones e incorporarlas en los procesos y diagnósticos clínicos estándar”.

También explican cómo estas nuevas tecnologías pueden ser útiles en el caso de enfermedades zoonóticas. “Utilizando el aprendizaje automático y modelos algorítmicos sofisticados, la integración de herramientas de inteligencia artificial con tácticas tradicionales de control de enfermedades presenta nuevas oportunidades para comprender, pronosticar y mitigar los efectos de las enfermedades zoonóticas”, y ponen de ejemplo diversos proyectos enfocados en el estudio epidemiológico de virus influenza.

DESARROLLO DE MODELOS DE ENFERMEDADES

El aprendizaje automático es útil en el campo de la vigilancia de la salud animal, especialmente en el desarrollo de modelos que realizan predicciones. Por ejemplo, se pueden identificar granjas que son más propensas a infectarse con un determinado patógeno.

Además, la secuenciación de datos se ha vuelto cada vez más fácil de realizar en comparación con décadas pasadas, y los autores lo atribuyen en gran medida a la reducción de costes y al aumento del rendimiento dentro de los institutos veterinarios y de salud global. En conjunto, “la utilización de las IAs en la secuenciación del genoma completo mejora la detección de la fuente, la evaluación de la patogenicidad, la predicción de los fenotipos de resistencia a los antibióticos y la predicción de los resultados clínicos”.

En pocas palabras, una mejor comprensión de la interacción huésped-patógeno y del desarrollo y aparición de enfermedades “mejora los sistemas de vigilancia molecular para la mayoría de los patógenos”.

OTROS TIPOS DE VENTAJAS DE LAS IAS

La IA, con sus “formidables capacidades” de procesamiento de datos, asume un papel fundamental en el análisis de vastos conjuntos de datos que abarcan la fisiología reproductiva animal, la genética y los factores ambientales. Al asimilar e interpretar esta gran cantidad de información, “los algoritmos de IA se vuelven fundamentales para identificar ventanas óptimas de reproducción, mejorando así los procesos de toma de decisiones cruciales para el éxito de los procedimientos de inseminación artificial”, explican.

Además, la IA facilita el desarrollo de modelos predictivos que consideran parámetros multifacéticos que influyen en el éxito reproductivo. Este modelo predictivo, según los autores, permite a los ganaderos y veterinarios anticipar los ciclos de fertilidad, seleccionar estratégicamente técnicas de reproducción y perfeccionar los protocolos de inseminación, contribuyendo en última instancia a la mejora de los resultados reproductivos.

Igualmente, las tecnologías de reconocimiento de imágenes impulsadas por IA desempeñan un papel crucial en el seguimiento de la salud reproductiva de los animales. Al analizar señales visuales como el comportamiento del celo, los signos de celo y el estado reproductivo general a través de imágenes y videos, “la IA ayuda a ajustar el momento y el enfoque de los procedimientos de inseminación artificial”.

Otra posible aplicación mencionada por los autores se encuentra en la cirugía veterinaria. Las cirugías asistidas por IA “reforzarían su tasa de éxito esencialmente mediante la planificación de algoritmos quirúrgicos que identifiquen vías óptimas, evalúen riesgos potenciales y personalicen estrategias quirúrgicas basadas en las características individuales del paciente”, ayudando a los cirujanos a “superponer información crítica en imágenes en tiempo real, mejorando la precisión y reduciendo la riesgo de errores y dar indicaciones o recomendaciones basadas en el procedimiento en curso, ayudando a los cirujanos a tomar decisiones informadas y afrontar desafíos inesperados”, celebran.

APLICACIONES EN INVESTIGACIÓN

La IA está a la vanguardia para abordar los urgentes desafíos de salud global en diversos ámbitos. En el ámbito de la resistencia a los antimicrobianos, por ejemplo, la IA “ofrece una solución transformadora al analizar amplios conjuntos de datos para identificar objetivos farmacológicos, diseñar nuevos antibióticos y guiar su uso, acelerando así el desarrollo de herramientas vitales para combatir la resistencia a los antimicrobianos”.

Por otro lado, en el contexto de la investigación del cáncer, el papel de la IA en la mejora de los métodos de diagnóstico, las estrategias de tratamiento y el descubrimiento de fármacos, según comentan, “es prometedor para mejorar los resultados de los pacientes”.

En otros campos de investigación, la influencia de la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos o vacunas está marcada por su capacidad para agilizar procesos, identificar nuevos objetivos farmacológicos y optimizar los diseños de ensayos clínicos, allanando el camino para soluciones terapéuticas más eficientes y efectivas.

Por ello, la integración de la IA en estos diversos ámbitos de la atención sanitaria “refleja su potencial transformador para revolucionar el panorama de la investigación y las aplicaciones médicas”, celebran.