Inteligencia artificial: ¿Cómo está transformando la vigilancia de enfermedades y la práctica veterinaria?

En una región remota de California, un centro de rehabilitación de fauna silvestre procesa notas clínicas rutinarias acerca de un águila herida que presenta síntomas neurológicos. En cuestión de horas, un sistema de inteligencia artificial (IA) identifica este caso, junto con informes similares de todo el estado, detectando un patrón inusual que podría indicar un brote emergente de una enfermedad, semanas antes de que los métodos de vigilancia tradicionales lo detectaran. Este escenario ahora una es realidad gracias a plataformas como WildAlert, una plataforma de vigilancia en línea que ejemplifica cómo la inteligencia artificial está revolucionando la salud animal, pasando de una disciplina reactiva a una proactiva.

La transformación se extiende mucho más allá de los casos individuales. Desde granjas ganaderas en comunidades rurales hasta servicios veterinarios que se enfrentan a la aparición de enfermedades provocadas por el clima, las tecnologías de IA están transformando la forma en que detectamos, prevenimos y respondemos a las amenazas para la salud animal. Sin embargo, esta revolución tecnológica ofrece oportunidades sin precedentes y desafíos significativos que exigen una gestión cuidadosa.

El panorama actual de la inteligencia artificial en la salud animal

La aplicación de la inteligencia artificial en la salud animal abarca una gama notable de diversas tecnologías y casos de uso. A la vanguardia de la vigilancia de enfermedades, los investigadores han desarrollado sistemas sofisticados que convierten el caos de datos veterinarios del mundo real en inteligencia práctica. 

“Estamos aprovechando la inteligencia artificial para fortalecer la vigilancia de enfermedades en la fauna silvestre, mejorando nuestra capacidad de detectar signos tempranos de amenazas para la salud en las poblaciones de fauna silvestre”, explica Terra Kelly, epidemióloga de fauna silvestre que participó en el desarrollo de WildAlert. El sistema utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer información clínica de historiales médicos en texto libre, convirtiendo las notas veterinarias informales en datos estandarizados que pueden analizarse a lo largo del tiempo, la geografía y las especies.

Este enfoque aborda un desafío fundamental en la medicina veterinaria: gran parte de la información valiosa sobre la salud animal existe en formatos no estructurados. La vigilancia tradicional se basa en gran medida en diagnósticos definitivos, pero la IA facilita lo que los investigadores denominan vigilancia prediagnóstica, que permite identificar patrones antes de que se confirmen formalmente las enfermedades.

Mientras tanto, Pranav Pandit, profesor adjunto de epidemiología veterinaria en la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad de California, explica cómo los investigadores están ampliando los límites de las aplicaciones de la IA en entornos epidemiológicos y clínicos. En su centro universitario, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para modelar el riesgo de enfermedades mediante predictores climáticos, lo que ayuda a pronosticar todo tipo de enfermedades, desde la enfermedad respiratoria bovina en el ganado hasta la distribución futura de reservorios de enfermedades zoonóticas, afirma. Se están entrenando asimismo modelos de visión artificial para detectar signos tempranos de enfermedad mediante imágenes radiográficas, aunque, según señala Pandit, estos enfoques aún se encuentran en fase de validación.

El alcance de la tecnología va más allá de las aplicaciones clínicas directas. Los desarrolladores de plataformas de previsión utilizan agentes de IA para analizar y sintetizar señales globales de cambio. Jens Hansen, director de Estrategia y Comunicación de la plataforma global de inteligencia de previsión Shaping Tomorrow, explica cómo el mantenimiento de bases de datos con más de 150.000 declaraciones recientes sobre el futuro ayuda a los Servicios Veterinarios a anticipar los riesgos zoonóticos y prepararse para las perturbaciones climáticas.

Incluso en entornos operativos, las herramientas de IA se están volviendo indispensables. En la Wildlife Conservation Society, el director ejecutivo de Salud, Chris Waltzer, explica cómo los equipos utilizan habitualmente plataformas como ChatGPT para la redacción estratégica y la extracción de datos, mientras que los equipos de investigación recurren a herramientas de revisión bibliográfica basadas en IA para identificar rápidamente lagunas de conocimiento y perfeccionar las propuestas de investigación.

Superando los desafíos de implementación

A pesar de estos avances, el camino hacia la adopción de la inteligencia artificial en salud animal está plagado de obstáculos técnicos e institucionales. El desafío más importante radica en la calidad y disponibilidad de los datos, un problema que afecta desde el entrenamiento del modelo hasta la implementación en el mundo real.

“Los historiales médicos de rehabilitación de fauna silvestre a menudo incluyen datos no estructurados ni estandarizados”, señala Kelly. “Realizamos un entrenamiento exhaustivo de nuestro modelo de procesamiento del lenguaje natural para reconocer términos específicos de cada dominio, abreviaturas y las diversas formas en que se registran las presentaciones clínicas”, agrega.

Este desafío de datos es particularmente grave en entornos con recursos limitados. “Un desafío clave radica en la disponibilidad de conjuntos de datos armonizados y de alta calidad, especialmente en regiones con financiación insuficiente donde la capacidad es limitada”, observa a su vez Walzer. Así, la disparidad en la disponibilidad de datos corre el riesgo de crear una brecha en la IA que podría exacerbar las desigualdades existentes en los servicios de salud animal.

Más allá de los desafíos técnicos, la implementación de la IA se enfrenta a una resistencia institucional arraigada en las diferencias fundamentales entre el aprendizaje automático y los enfoques epidemiológicos tradicionales. “Los marcos epidemiológicos tradicionales valoran la interpretabilidad de los modelos, que a menudo es limitada en los enfoques de aprendizaje automático”, explica Pandit. “Esto puede dificultar la adopción y la financiación”, señala.

El desafío se extiende a la creación de los equipos interdisciplinarios necesarios para el éxito del desarrollo de la IA. Las herramientas de IA eficaces requieren la colaboración entre veterinarios, expertos en fauna silvestre, epidemiólogos, estadísticos y especialistas en IA, una combinación que puede ser difícil de reunir y coordinar.

Quizás lo más crítico es que la velocidad del desarrollo tecnológico a menudo supera la capacidad institucional de adaptación. “El ritmo de adopción tecnológica supera la capacidad de los marcos regulatorios e institucionales para seguir el ritmo, lo que crea brechas en la supervisión y la implementación”, advierte Walzer.