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A detecção precoce de doenças infeciosas é a estratégia mais “cost efective” na vigilância sanitária para prevenir surtos. Os últimos avanços na tecnologia de “Deep Learning” e visão artificial são ferramentas poderosas que têm potencial para abrir um novo campo de investigação na epidemiologia e controle de doenças.
Estas técnicas foram usadas neste estudo para desenvolver um algoritmo destinado a rastrear e registar o movimento dos animais em tempo real. Este algoritmo foi utilizado em ensaios experimentais para avaliar o curso da infecção por peste suína africana (PSA) no javali euroasiático.
Em geral os resultados mostram uma correlação negativa entre a redução do movimento e a febre causada pela infecção por PSA. Além disso os movimentos registados dos animais infectados foram significativamente menores por comparação com os animais não infectados.
Em conclusão os resultados obtidos sugerem que um sistema de controle de movimento utilizando a visão artificial pode ser utilizado no interior para alertar sobre a suspeita de animais febris, o que ajudaria os suinicultores e os serviços de sanidade animal a detectar de forma precoce os sinais clínicos compatíveis com doenças infeciosas. Esta tecnologia apresentação uma via prometedora para uma solução não intrusiva, económica e em tempo real a ser aplicada na produção pecuária, com especial interesse para a PSA, que é talvez o maior desafio para a indústria suinícola mundial.
Fernández-Carrión E, Barasona JÁ, Sánchez Á, Jurado C, Cadenas-Fernández E, Sánchez-Vizcaíno JM. Computer Vision Applied to Detect Lethargy through Animal Motion Monitoring: A Trial on African Swine Fever in Wild Boar. Animals. 2020; 10(12):2241. https://doi.org/10.3390/ani10122241
