Machine Learning en la detección y predicción de enfermedades del ganado: una visión general
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Universidad de Montevideo
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Early detection and prediction of diseases in livestock are essential to ensure animal welfare, improve productivity, and reduce economic losses in the livestock sector. In this context, Machine Learning (ML), a key advancement within artificial intelligence, emerges as a transformative tool for managing animal health. This technology enables the development of complex algorithms capable of analyzing large volumes of clinical and environmental data, identifying early warning patterns in symptoms and behaviors associated with diseases. Through predictive models, ML assesses risk factors and estimates the likelihood of disease occurrence, significantly enhancing diagnostic accuracy and treatment effectiveness. This article provides a comprehensive review of ML's use in livestock production, covering cutting-edge applications, models, and techniques for disease detection and management in livestock. It also highlights the ethical and privacy challenges that accompany the implementation of these technologies, aiming to pave the way for more efficient and responsible livestock management
La detección temprana y la predicción de enfermedades en el ganado son esenciales para garantizar la salud y el bienestar de los animales, mejorar la productividad y reducir las pérdidas económicas. En este contexto, el Machine Learning (ML), un avance prominente dentro de la inteligencia artificial emerge como una herramienta revolucionaria para transformar el proceso de identificación y manejo de enfermedades en los animales. Esta tecnología permite desarrollar algoritmos complejos capaces de analizar grandes volúmenes de datos clínicos y ambientales, identificando patrones de alerta temprana en síntomas y comportamientos asociados a enfermedades. A través de modelos predictivos, el ML evalúa factores de riesgo y estima la probabilidad de aparición de enfermedades, lo que mejora significativamente la precisión diagnóstica y la efectividad de los tratamientos. Este artículo revisa de manera exhaustiva el uso de ML en la producción ganadera, abordando aplicaciones, modelos y técnicas de vanguardia para la detección y manejo sanitario del ganado, y plantea oportunidades para una gestión ganadera más eficiente y ética, considerando además los desafíos éticos y de privacidad inherentes a la implementación de estas tecnologías
A detecção e previsão precoce de doenças em animais de produção são essenciais para garantir o bem-estar animal, otimizar a produtividade e minimizar as perdas econômicas no setor pecuário. Nesse contexto, o Machine Learning (ML), um avanço importante dentro da inteligência artificial, surge como uma ferramenta transformadora para a gestão da saúde animal. Esta tecnologia possibilita o desenvolvimento de algoritmos complexos capazes de analisar grandes volumes de dados clínicos e ambientais, identificando padrões de alerta precoce em sintomas e comportamentos associados a doenças. Através de modelos preditivos, o ML avalia fatores de risco e estima a probabilidade de ocorrência de doenças, aumentando significativamente a precisão diagnóstica e a eficácia dos tratamentos. Este artigo oferece uma revisão abrangente do uso do ML na produção pecuária, abordando as aplicações, modelos e técnicas mais avançadas para a detecção e gestão de doenças no setor. Também discute os desafios éticos e de privacidade inerentes à implementação dessas tecnologias, com o objetivo de abrir caminhos para uma gestão pecuária mais eficiente e ética.