Deteção e classificação automatizadas de pleurite em suínos em matadouros noruegueses: um estudo 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.
12-Mai-2026 (há 5 dias)Os matadouros são muito úteis para avaliar o impacto da pleuropneumonia suína, uma vez que as lesões causadas por Actinobacillus pleuropneumoniae podem ser observadas durante as necrópsias.
Objetivo: Este estudo avaliou um sistema baseado em inteligência artificial (IA) para a pontuação de pleurite em porcos abatidos em condições de campo.
Métodos: O ensaio clínico foi realizado num matadouro norueguês, onde um robô registava automaticamente imagens das carcaças. Uma rede neural convolucional avaliou a pleurite através do método de "avaliação da pleurite da pleura parietal". Paralelamente, os veterinários oficiais da Autoridade Norueguesa de Segurança Alimentar classificaram a pleurite utilizando um sistema binário, baseado na presença ou ausência de lesões com mais de 15 cm. Adicionalmente, um subconjunto de 500 imagens foi avaliado por dois médicos veterinários académicos (um com décadas de experiência em patologia de animais de produção e o outro um estudante de doutoramento especializado em patologia respiratória de animais de produção) utilizando o mesmo método. Estes mesmos veterinários registaram lesões maiores que 15 cm.
Resultados: O sistema de IA detetou pleurite em 9,80% dos suínos, apresentando uma elevada especificidade e sensibilidade (>95%) em comparação com as avaliações veterinárias de imagens digitais. Os veterinários oficiais noruegueses reportaram pleurite em 5,18% dos porcos, mostrando uma correlação moderadamente forte com o sistema de IA (ρ de Spearman = 0,67). Os médicos veterinários identificaram lesões muito extensas em 3,4–4,6% das imagens digitais. Os resultados de prevalência foram consistentes com os dados históricos, refletindo o elevado nível de saúde das explorações de suínos norueguesas. As lesões localizavam-se principalmente na parede torácica caudal, indicando o Actinobacillus pleuropneumoniae como o principal agente causador.
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 recolha de dados em larga escala em matadouros.