Tecnologia de precisão oferecem diagnóstico precoce para pneumonia de bezerros

O monitoramento de bezerros leiteiros com tecnologias de precisão baseadas na "internet das coisas", ou IoT, leva ao diagnóstico precoce da doença respiratória bovina que mata os bezerros, de acordo com um novo estudo.

A nova abordagem - resultado da colaboração transversal de uma equipe de pesquisadores da Penn State, da Universidade de Kentucky e da Universidade de Vermont - oferecerá aos produtores de leite uma oportunidade de melhorar a economia de suas fazendas, de acordo com os pesquisadores.

Essa não é a estratégia de produção de leite do seu avô, observa a pesquisadora principal Melissa Cantor, professora assistente de ciência de precisão de lácteos na Faculdade de Ciências Agrícolas da Penn State. Cantor observou que a nova tecnologia está se tornando cada vez mais acessível, oferecendo aos fazendeiros a oportunidade de detectar problemas de saúde animal em tempo hábil para intervir, salvando os bezerros e o investimento que eles representam.

A IoT refere-se a dispositivos incorporados equipados com sensores, capacidade de processamento e comunicação, software e outras tecnologias para conectar e trocar dados com outros dispositivos pela Internet. Nesse estudo, explicou Cantor, as tecnologias de IoT, como sensores vestíveis e alimentadores automáticos, foram usadas para observar de perto e analisar a condição dos bezerros.

Esses dispositivos de IoT geram uma enorme quantidade de dados ao monitorar de perto o comportamento das vacas. Para facilitar a interpretação desses dados e fornecer pistas sobre os problemas de saúde dos bezerros, os pesquisadores adotaram o aprendizado de máquina - um ramo da inteligência artificial que aprende os padrões ocultos nos dados para discriminar entre bezerros doentes e saudáveis, com base nas informações dos dispositivos de IoT.

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"Colocamos faixas nas pernas dos bezerros, que registram dados de comportamento de atividade em gado leiteiro, como o número de passos e o tempo deitado", disse Cantor. "E usamos alimentadores automáticos, que distribuem leite e grãos e registram comportamentos de alimentação, como o número de visitas e os litros de leite consumidos. As informações dessas fontes sinalizavam quando a condição de um bezerro estava prestes a se deteriorar."

A pesquisadora principal Melissa Cantor, professora assistente de ciência de precisão de lácteos da Penn State, examinando um bezerro. Foto gentilmente cedida pela Penn State.

A doença respiratória bovina é uma infecção do trato respiratório que é a principal razão para o uso de antimicrobianos em bezerros leiteiros e representa 22% da mortalidade de bezerros. Os custos e os efeitos da doença podem prejudicar seriamente a economia de uma fazenda, já que a criação de bezerros leiteiros é um dos maiores investimentos econômicos.

"O diagnóstico da doença respiratória bovina exige mão de obra intensiva e especializada, que é difícil de encontrar", disse Cantor. "Portanto, as tecnologias de precisão baseadas em dispositivos de IoT, como alimentadores automáticos, balanças e acelerômetros, podem ajudar a detectar mudanças comportamentais antes que os sinais clínicos da doença se manifestem."

No estudo, os dados foram coletados de 159 bezerros leiteiros usando tecnologias de precisão para gado e por pesquisadores que realizaram exames diários de saúde física nos bezerros na Universidade de Kentucky. Os pesquisadores registraram os resultados da coleta automática de dados e os resultados da coleta manual de dados e compararam os dois.

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Em descobertas publicadas recentemente na IEEE Access, uma revista científica de acesso aberto revisada por pares publicada pelo Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos, os pesquisadores relataram que a abordagem proposta é capaz de identificar bezerros que desenvolveram doença respiratória bovina mais cedo. 

• O sistema alcançou uma precisão de 88% na identificação de bezerros doentes e saudáveis;
• 70% dos bezerros doentes foram previstos quatro dias antes do diagnóstico;
• 80% dos bezerros que desenvolveram um caso crônico da doença foram detectados nos primeiros cinco dias da doença.

"Ficamos realmente surpresos ao descobrir que a relação com as mudanças comportamentais nesses animais era muito diferente dos animais que melhoraram com um tratamento", disse ela. "E ninguém havia analisado isso antes. Criamos o conceito de que, se esses animais realmente se comportam de forma diferente, provavelmente há uma chance de que as tecnologias de IoT, com técnicas de inferência de aprendizado de máquina, possam identificá-los mais cedo, antes que alguém possa fazê-lo a olho nu. Isso oferece opções para os produtores."

As informações são do The Dairy Site, traduzidas e adaptadas pela equipe MilkPoint.