Detecção e pontuação automatizada de pleurite em suínos em abatedouros da Noruega: um ensaio de campo
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.
17-Set-2026 (há 29 dias)Os abatedouros são de grande utilidade para avaliar o impacto da pleuropneumonia suína, uma vez que as lesões causadas por Actinobacillus pleuropneumoniae podem ser visualizadas durante as inspeções post mortem.
Objetivo: Este estudo avaliou um sistema baseado em inteligência artificial (IA) para a pontuação de pleurite em suínos abatidos em condições de campo.
Métodos: O ensaio foi realizado em um abatedouro norueguês, onde um robô registrou automaticamente imagens das carcaças. Uma rede neural convolucional avaliou a pleurite segundo o método de “avaliação da pleurite na pleura parietal”. Paralelamente, os veterinários oficiais da Autoridade Norueguesa de Segurança Alimentar pontuaram a pleurite utilizando um sistema binário, baseado na presença ou ausência de lesões superiores a 15 cm. Além disso, um subconjunto de 500 imagens foi avaliado por dois veterinários acadêmicos (um com décadas de experiência em patologia de animais de produção e outro doutorando especializado em patologia respiratória de animais de produção), utilizando o mesmo método. Os mesmos veterinários também registraram lesões maiores que 15 cm.
Resultados: O sistema de IA detectou pleurite em 9,80% dos suínos, apresentando alta especificidade e sensibilidade (>95%) em comparação com as avaliações veterinárias de imagens digitais. Os veterinários oficiais noruegueses relataram pleurite em 5,18% dos suínos, mostrando uma correlação moderadamente forte com o sistema de IA (ρ de Spearman = 0,67). Os veterinários identificaram lesões muito extensas em 3,4% a 4,6% das imagens digitais. Os resultados de prevalência foram consistentes com dados históricos, refletindo o alto status sanitário das granjas suinícolas norueguesas. As lesões foram localizadas principalmente na parede torácica caudal, indicando Actinobacillus pleuropneumoniae como o principal agente causal.
Conclusão: Este estudo destaca o potencial das ferramentas baseadas em IA para melhorar a vigilância de doenças, reduzir a variabilidade entre observadores e facilitar a coleta de dados em larga escala em abatedouros.