Identificar el dolor en animales representa un reto significativo. A diferencia de los seres humanos, los animales no pueden expresar verbalmente su malestar, lo que obliga a los especialistas a interpretar señales sutiles en su comportamiento o en su expresión facial. Hasta el momento, esta tarea ha dependido de la experiencia veterinaria y de escalas manuales específicas para cada especie. Un avance reciente fue compartido por Scientific American, donde se informa que una inteligencia artificial (IA) ha permitido automatizar el proceso de análisis en cabras, logrando una precisión del 80% en la detección del dolor a partir de sus expresiones faciales. El uso de la IA para el monitoreo del bienestar animal se está convirtiendo en una tendencia en crecimiento.
Desafíos en la identificación del dolor animal
En el caso de las cabras, la evaluación del dolor ha sido tradicionalmente subjetiva, basada en la observación humana de indicadores físicos como la posición de las orejas, la tensión en el hocico y el ensanchamiento de las fosas nasales. Sin embargo, estas evaluaciones pueden verse afectadas por la percepción individual del observador. Ludovica Chiavaccini, anestesióloga de la Universidad de Florida y autora principal del estudio publicado en Reports, subraya la importancia de eliminar el sesgo humano en la identificación del dolor.
“El ordenador simplemente capta patrones”, explicó Chiavaccini, destacando cómo la automatización permite una evaluación más objetiva y eficiente. El modelo de investigación fue liderado por un equipo que grabó 40 cabras de diferentes edades y razas en un hospital veterinario, documentando 5,000 imágenes fijas extraídas de videos. El historial clínico de las cabras fue clasificado como “con dolor” o “sin dolor”. Para entrenar el modelo de IA, los investigadores utilizaron el 20% restante de los datos para ajustes y pruebas. Posteriormente, validaron el algoritmo con grabaciones adicionales, repitiendo el proceso cinco veces con diferentes combinaciones de datos. Con este método, lograron un promedio del 80%, lo que equipara el tiempo que un veterinario tardaría en adquirir esta habilidad tras décadas de práctica.
“Este entrenamiento equivale a 30 años de clínica en solo minutos”, afirma Chiavaccini, lo que representa un paso adelante en la evaluación del dolor en animales.
Aplicaciones y futuro de la investigación
Existen herramientas similares que detectan signos de malestar en gatos, donde las expresiones faciales han sido ampliamente desarrolladas y validadas. Sin embargo, las opciones eran limitadas antes del último estudio, que surgió precisamente por la carencia en la medicina veterinaria. La especialista encontró una oportunidad para superar las limitaciones tradicionales y ampliar el conocimiento sobre distintas razas de cabras. Las aplicaciones futuras de este desarrollo abren nuevas posibilidades en el ámbito agropecuario. Su implementación permitiría optimizar la atención veterinaria, facilitando diagnósticos rápidos y reduciendo la dependencia de evaluaciones subjetivas. Para los productores ganaderos, contar con un sistema automatizado supondría una ventaja significativa al evitar inspecciones constantes.
Marwa Mahmoud, científica especializada en aplicaciones de IA en Glasgow, destaca que estos estudios en otras especies demuestran el potencial de adopción amplia en el cuidado animal, señalando la necesidad de seguir explorando su aplicación en diversas especies. La posibilidad de integrar estos sistemas en la producción podría mejorar la calidad de vida de los animales, minimizar pérdidas económicas y contribuir a una ganadería sostenible.
Los posibles usos de esta tecnología no se limitan al ámbito veterinario. En el campo de la medicina humana, ya existen aplicaciones para pacientes que no pueden comunicarse verbalmente, como aquellos con discapacidades severas. No obstante, el éxito de estas aplicaciones sigue dependiendo de factores como el ángulo de captura de las imágenes. Se resaltan los desafíos técnicos que se han superado, los cuales podrían aportar soluciones en el ámbito médico. “Muchos problemas de ingeniería hemos resuelto, adaptando las condiciones al mundo real, lo que podría ser útil para la medicina humana”, concluyó la especialista.
