Investigadores del Servicio de Investigación Agrícola del Departamento de Agricultura de EE. UU. buscan ayudar a los apicultores estadounidenses a detectar y tratar mejor sus poblaciones de abejas. Las abejas son polinizadores importantes en la agricultura. Se estima que entre el 50 % y el 80 % de los cultivos son polinizados por abejas, lo que genera aproximadamente 20 000 millones de dólares anuales en valor de mercado solo en EE. UU.
Sin embargo, los patógenos y el ácaro parásito Varroa destructor amenazan su salud, con un coste para la industria de más de 500 millones de dólares anuales.
Los apicultores comerciales se enfrentan a retos para proteger sus colmenas de enfermedades bacterianas, víricas y fúngicas. El diagnóstico preciso de las enfermedades de la cría, especialmente la distinción entre la loque europea, una enfermedad bacteriana, y las infecciones víricas con síntomas similares, sigue siendo difícil y requiere mucho tiempo. Un diagnóstico erróneo suele resultar en el uso inadecuado de antibióticos, lo que provoca un aumento de bacterias resistentes a los antimicrobianos y una alteración significativa del microbioma intestinal de las abejas.
En un estudio publicado en Nature , investigadores del Centro de Investigación de Abejas Carl Hayden del ARS en Tucson, Arizona, desarrollaron una herramienta de diagnóstico de inteligencia artificial basada en imágenes para identificar y diferenciar rápidamente entre infecciones bacterianas y virales en la cría de abejas.
Durante muchos años, los investigadores colaboraron con inspectores de apiarios y agentes de extensión universitaria para generar un conjunto de datos de 2759 imágenes de larvas de abejas melíferas recopiladas en múltiples apiarios. Cada imagen se comparó con evidencia molecular definitiva de infección viral o bacteriana. Mediante el análisis de imágenes, los modelos de prueba de concepto alcanzaron una precisión del 73-88 % en la identificación de las enfermedades.
“Este estudio representa un paso significativo para abordar el desafío del diagnóstico de enfermedades de la cría, que tradicionalmente se ha basado en la inspección visual por apicultores experimentados con precisión variable”, dijo el microbiólogo investigador del ARS Duan Copeland.
“Los modelos de IA pueden proporcionar diagnósticos rápidos y objetivos de enfermedades que pueden reducir el uso innecesario de antibióticos y preservar la integridad del microbioma intestinal, un contribuyente significativo a la salud de las colonias en las operaciones de apicultura comercial”.
Según Copeland, el objetivo es desarrollar una herramienta de diagnóstico mediante una aplicación móvil que permita a los apicultores subir fotos y recibir diagnósticos precisos en segundos. Los resultados son prometedores, pero se requiere más investigación y desarrollo para producir herramientas de diagnóstico listas para su uso en el campo. Las investigaciones futuras se centrarán en incluir los principales patógenos de las abejas y ampliar la representación paisajística en todo Estados Unidos.
La investigación fue financiada por la subvención de la Iniciativa de Investigación de Agricultura y Alimentos del Instituto Nacional de Alimentos y Agricultura y se realizó en colaboración con los Inspectores Apiarios de América, la Universidad Estatal de Michigan y el Laboratorio de Investigación de Abejas del ARS.
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