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Los mataderos son de gran utilidad para evaluar el impacto de la pleuroneumonía porcina, ya que las lesiones causadas por Actinobacillus pleuropneumoniae se pueden visibilizar durante las inspecciones postmortem.
Objetivo: Este estudio evaluó un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para la puntuación de pleuritis en cerdos sacrificados en condiciones de campo.
Métodos: El ensayo se llevó a cabo en un matadero noruego, donde un robot registró automáticamente imágenes de las canales. Una red neuronal convolucional evaluó la pleuritis según el método de “evaluación de la pleuritis en la pleura parietal”. Paralelamente, los veterinarios oficiales de la Autoridad Noruega de Seguridad Alimentaria puntuaron la pleuritis utilizando un sistema binario, basado en la presencia o ausencia de lesiones superiores a 15 cm. Además, un subconjunto de 500 imágenes fue puntuado por dos veterinarios académicos (uno con décadas de experiencia en patología de animales de granja y otro estudiante de doctorado especializado en patología respiratoria de animales de granja) utilizando el mismo método. Los mismos veterinarios registraron las lesiones mayores de 15 cm.
Resultados: El sistema de IA detectó pleuritis en el 9,80% de los cerdos, mostrando alta especificidad y sensibilidad (>95%) en comparación con las evaluaciones veterinarias de imágenes digitales. Los veterinarios oficiales noruegos reportaron pleuritis en el 5,18% de los cerdos, mostrando una correlación moderadamente fuerte con el sistema de IA (ρ de Spearman = 0,67). Los veterinarios identificaron lesiones muy grandes en el 3,4-4,6% de las imágenes digitales. Los resultados de prevalencia coincidieron con los datos históricos, reflejando el alto estatus sanitario de las granjas porcinas noruegas. Las lesiones se localizaron principalmente en la pared torácica caudal, apuntando a Actinobacillus pleuropneumoniae como agente causal principal.
Conclusión: Este estudio resalta el potencial de las herramientas basadas en IA para mejorar la vigilancia de enfermedades, reducir la variabilidad entre observadores y facilitar la recopilación de datos a gran escala en mataderos.
Romano A, Golunova E, Marruchella G, Dondona AC, Bernabò N, Del Negro E, Pettinella S, Naadland SS, Jensen AD, Alvseike OA, Nagel-Alne GE. Automated detection and scoring of pleurisy in Norwegian slaughtered pigs: a field trial, Food Control, Volume 178, 2025, 111514, ISSN 0956-7135. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2025.111514.
