¿Puede ayudar la inteligencia artificial en la detección del dolor en los animales?

El dolor en las mascotas puede ser muy difícil de reconocer para las personas, por lo que los veterinarios se fijan en los signos vitales, el lenguaje corporal y las expresiones faciales de los pacientes para intentar identificar el dolor y evaluar su gravedad. Sin embargo, los avances en la tecnología de inteligencia artificial podrían hacer esta tarea mucho más fácil, tanto para los dueños de mascotas como para los veterinarios.

Actualmente, los veterinarios utilizan escalas de dolor que relacionan cierto lenguaje corporal y expresiones faciales con niveles de gravedad del dolor. Pero esta balanza puede verse sesgada por el prejuicio humano, por lo que, a menos que sea innegable que un animal esté temblando o vocalizando en extrema angustia, su dolor podría pasar desapercibido.

Ante este panorama, las herramientas de inteligencia artificial (IA) emplean programas de aprendizaje automático que están capacitados para detectar y asignar una medida al dolor de los animales utilizando las mismas escalas de dolor. Los sistemas reciben múltiples imágenes, incluidos vídeos, de animales en diversos estados de angustia, por lo que, en teoría, el alcance y la precisión de la herramienta de IA mejoran a medida que consume más material.

Durante la última década, los investigadores han desarrollado numerosas herramientas de este tipo para evaluar el dolor en animales, como es el caso de caballos, ovejas, gatos, conejos o ratones. Con respecto a esto, las tasas de éxito han variado según el diseño específico de cada programa de inteligencia artificial, aunque cabe recalcar que todos se han probado exclusivamente en entornos de laboratorio controlados y no en clínicas veterinarias activas ni en granjas.

Por otra parte, varios de los sistemas fueron mejores para señalar la presencia de dolor que para identificar su intensidad. También tendieron a funcionar mejor en animales cuya apariencia es relativamente uniforme, como ratas y ratones. Y, aunque las herramientas están lejos de ser perfectas en su ejecución, la veterinaria Christine Calder, experta en detección del dolor, admite que el concepto es intrigante y muy prometedor.

UNA CAPACIDAD EN CONSTANTE EVOLUCIÓN
 

Una de las primeras evaluaciones del dolor basadas en el comportamiento, llamada Escala de Dolor de Medida Compuesta de Glasgow, se creó en 2007 para discernir el malestar posoperatorio agudo en perros en función de sus vocalizaciones, movilidad general y comportamiento, postura, reacción al tacto y atención a una herida. Poco después se desarrollaron escalas similares para otros animales.

En 2010, se estableció una evaluación exclusivamente facial, llamada Grimace Scale, para detectar el dolor en ratones de laboratorio. El usuario busca "unidades de acción facial", como ojos entrecerrados, mejillas y narices abultadas, y movimientos de orejas y bigotes. Hoy en día existen seis escalas de muecas más para detectar el dolor en ratas, conejos, caballos, gatos, ovejas y hurones.

Las escalas de dolor son valiosas y populares entre los veterinarios. Sin embargo, Calder explica que su precisión puede variar según el nivel de estoicismo del paciente: "Parte de su confiabilidad se complica por el hecho de que cuando los animales ingresan a los hospitales veterinarios, generalmente están tan estresados que de todos modos enmascaran o distorsionan sus rostros, así que, realmente, debes obtener del dueño la mayor parte de la información sobre cómo se comporta el animal en su ambiente hogareño".

Sin embargo, algunas aplicaciones de IA pueden ayudar a los veterinarios a observar mejor ese comportamiento en el hogar al hacer que los dueños de mascotas capturen fotografías o videos de sus mascotas.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECTAR EL DOLOR EN GATOS
 

En 2023, un grupo internacional de investigadores publicó un estudio sobre el reconocimiento automatizado del dolor en gatos que implicaba el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático utilizando una versión felina de la escala de Glasgow. El algoritmo se basó en 84 imágenes de gatos de diferentes razas y edades, con diversas afecciones médicas, para clasificar su dolor.

Los resultados revelaron que “el enfoque basado en puntos de referencia funciona mejor, alcanzando una precisión por encima del 77 % en la detección del dolor”. Además, los autores descubrieron que “la región de la nariz y la boca parece ser más importante para la IA a la hora de clasificar el dolor, mientras que la región de las orejas es menos importante”.

“El sistema debería mejorar aún más con un conjunto de datos más grande”, comentó la coautora del estudio Anna Zamansky, por lo que los investigadores se dedicaron a alimentar el algoritmo con miles de imágenes de gatos para crear una aplicación para dueños de mascotas.

En conclusión, si el dueño nota que su gato se comporta de manera anormal, podría obtener una evaluación rápida y sencilla del dolor grabando y cargando un vídeo en la aplicación. Zamansky explicó a su vez que la aplicación se basa en otras ya existentes basadas en inteligencia artificial para evaluar la salud de los bebés humanos. 

FOMENTAR LAS VISITAS AL VETERINARIO
 

Sin embargo, los desarrolladores de la aplicación no quieren alentar a los dueños de mascotas a dejar a los profesionales fuera de escena. En este sentido, si el algoritmo detecta signos de malestar, un sistema interactivo similar a ChatGPT describirá los indicadores y sugerirá que se lleve al gato a un veterinario.

"Algo como esto también podría ser muy útil para los gatos que se recuperan de una cirugía", afirmó Holger Volk, coautor del mencionado estudio. "Podría ayudar al dueño de una mascota a verificar que necesita continuar dándole a su gato analgésicos posoperatorios... Por supuesto, tampoco queremos que el dueño ignore la orientación profesional, por lo que (la aplicación) también debe fomentar siempre la consulta veterinaria. "

Por otra parte, un equipo de investigación independiente que, en 2017, generó un sistema similar impulsado por IA para evaluar el dolor en ovejas, está trabajando actualmente en mejorar su producto para su uso comercial en granjas. Los científicos entrenaron su programa utilizando la Escala de expresión facial del dolor de ovejas y 500 fotografías de ovejas con enfermedades como pietín y mastitis. El sistema pudo medir los niveles de dolor de las ovejas con un 80 % de precisión, y ahora los investigadores esperan vincularlo a cámaras de video instaladas en granjas donde las ovejas tienden a congregarse, con el objetivo de detectar los primeros signos de dolor.

"Recuerdo que los granjeros nos decían: Oh, yo conozco mejor a mis animales. ¿Cómo puedes decirme que conoces a mis animales más que yo?", comenta Marwa Mahmoud, miembro del equipo de investigación. "Creo que es un sentimiento bastante común cuando se trata de nuevas tecnologías. Pero la idea es utilizar el sistema para predecir signos tempranos y sutiles de dolor en las expresiones faciales de una oveja para que los granjeros puedan controlar a sus animales. El objetivo es, por supuesto, no para reemplazar a los agricultores o veterinarios, sino más bien para ayudarlos", exclama.

De todas formas, Calder, por su parte, insiste en que "todas las razas se ven y actúan de manera muy diferente". En cuanto a los perros, "algunos correrán un km y seguirán con sus actividades como de costumbre incluso cuando sientan dolor, y otros actuarán como si se estuvieran muriendo cuando tienen una pequeña espina en la pata”, advierte.

Ryan Appleby, profesor asistente de diagnóstico por imágenes, recalca que, si bien los veterinarios parecen en su mayoría receptivos a las nuevas herramientas, algunos tienen preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad del cliente cuando se trata del procesamiento y almacenamiento de información personal, fotografías, vídeos y grabaciones de voz. "Definitivamente hay algunas personas que están preocupadas acerca de cómo los proveedores de los sistemas de IA utilizan exactamente los datos", recalca.

SISTEMAS DE CHAT PARA DIAGNÓSTICO VETERINARIO
 

Un artículo de opinión realizado por veterinarios alemanes y británicos analizaba las posibles ventajas y desafíos asociados con la integración de sistemas de chat impulsados por IA, al estilo ChatGPT, en la medicina veterinaria. Según destacaban, una versión de ChatGPT como sistema de apoyo veterinario necesitaría ser capacitada y validada en base a datos científicos actuales y confiables, como libros de texto, literatura académica, así como una recopilación completa de registros médicos de múltiples instituciones.

Durante las interacciones realizadas con ChatGPT, los veterinarios del estudio notaron que los diagnósticos siempre concluyen con una recomendación de visitar un veterinario para una evaluación diagnóstica integral. “Consideramos que el reconocimiento por parte de la plataforma de posibles limitaciones, como el uso de datos obsoletos y la posibilidad de sesgo en las respuestas generadas, es un paso esencial para demostrar un compromiso con el avance de la tecnología de IA de manera responsable”, añadían.