Un estudio desarrolla un modelo para predecir la presencia de salmonela utilizando imágenes de teléfonos inteligentes y explora si la actividad de las aves indica una infección por salmonela.
El proyecto fue financiado por la Fundación USPOULTRY para impulsar soluciones innovadoras en materia de salud avícola y seguridad alimentaria. La investigación forma parte del programa integral de investigación de la Asociación Avícola y de Huevos de EE. UU., que abarca todas las fases de la producción y el procesamiento de aves de corral y huevos, y es posible en parte gracias a los fondos recaudados en la Exposición Internacional Avícola, que forma parte de la Exposición Internacional de Producción y Procesamiento.
El proyecto n.º F-114, Detector de Salmonella: una aplicación móvil para el diagnóstico in situ de la infección por Salmonella en pollos de engorde, fue dirigido por el investigador principal Dr. Guoming Li, del Departamento de Ciencias Avícolas y del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Georgia.
La salmonela es una de las principales causas de enfermedades transmitidas por los alimentos en Estados Unidos, provocando síntomas como diarrea, fiebre y calambres estomacales. Los productos avícolas son reconocidos como una de las fuentes de infecciones por salmonela en humanos. Detectar la salmonela rápidamente en las granjas avícolas es fundamental para mejorar la inocuidad alimentaria, proteger la salud de las aves y reducir el riesgo de contaminación en la cadena alimentaria.
Actualmente, el método estándar para detectar salmonela en granjas consiste en recolectar muestras de estiércol o heces y enviarlas a un laboratorio para su análisis microbiológico. Si bien es preciso, este proceso requiere mucha mano de obra, es costoso y puede tardar varios días en arrojar resultados.
Un equipo de investigación liderado por el Dr. Li exploró si las tecnologías de IA y visión artificial podrían proporcionar un método más rápido y práctico para monitorear la salmonela en granjas avícolas. El proyecto tenía dos objetivos principales. Primero, el equipo desarrolló y evaluó un sistema de IA capaz de predecir la presencia de salmonela utilizando imágenes de heces de aves tomadas con teléfonos inteligentes. Segundo, los investigadores estudiaron si los cambios en la actividad de las aves y sus patrones de movimiento diarios, conocidos como Índice de Actividad de Pollos de Engorde, podrían servir como indicadores tempranos de infección por salmonela.
El modelo de IA tuvo un rendimiento excelente al ser entrenado y probado con imágenes fecales de la misma región geográfica, alcanzando una precisión superior al 93 %. Sin embargo, al aplicarlo a imágenes de diferentes regiones, la precisión disminuyó significativamente, situándose entre el 40 % y el 60 %. Estos hallazgos indican que las diferencias ambientales y regionales influyen en el rendimiento de los modelos de IA y que se necesitarán datos adicionales de diversas ubicaciones antes de poder desarrollar un sistema comercial de amplia aplicación.
Los investigadores también descubrieron que los polluelos sanos, no infectados, presentaban ciclos de actividad diaria normales, conocidos como ritmos circadianos, mientras que las aves infectadas con salmonela mostraban diferencias perceptibles en sus patrones de actividad. Esto sugiere que el monitoreo continuo del comportamiento de las aves mediante visión artificial podría servir como biomarcador digital para identificar bandadas que podrían estar infectadas con salmonela.
Como parte del proyecto, el equipo de investigación puso a disposición del público el código del software y la aplicación para teléfonos inteligentes a través de GitHub, lo que permitió a los desarrolladores de la industria y la tecnología crear proyectos a partir de la plataforma.
En general, los resultados demuestran el potencial de la IA y la visión artificial para proporcionar herramientas rápidas y de bajo coste para el control de la salmonela en las granjas avícolas, ofreciendo a los productores nuevas oportunidades para fortalecer la gestión de la salud de las parvadas y la bioseguridad.
Aunque se necesita trabajo adicional para mejorar el rendimiento en diferentes regiones geográficas, la tecnología podría, a la larga, reducir la dependencia de las pruebas de laboratorio, proporcionar una detección más temprana de enfermedades, mejorar la gestión de las parvadas, reforzar la bioseguridad en las granjas y apoyar el desarrollo de sistemas automatizados de avicultura de precisión.
ARTÍCULO COMPLETO….. https://www.feedstuffs.com/poultry/ai-based-salmonella-detection-in-poultry-shows-promise
