Inteligencia Artificial (IA) en la predicción de enfermedades bovinas.
La IA es la disciplina informática que enseña a las máquinas a reconocer patrones en datos y a “aprender” de ellos. En salud animal, los sistemas de IA (y en particular el aprendizaje automático) analizan grandes volúmenes de datos procedentes del ganado para anticipar problemas sanitarios.
PRODUCCION ANIMAL
11/6/20257 min leer
La IA es la disciplina informática que enseña a las máquinas a reconocer patrones en datos y a “aprender” de ellos. En salud animal, los sistemas de IA (y en particular el aprendizaje automático) analizan grandes volúmenes de datos procedentes del ganado para anticipar problemas sanitarios (1, 2). Combinada con sensores (IoT) y big data, la IA puede monitorizar en tiempo real parámetros f isiológicos y de comportamiento de cada vaca. De este modo se detectan anomalías muy sutiles antes de que aparezcan síntomas clínicos, permitiendo acciones preventivas. Por ejemplo, Allflex Livestock Intelligence (MSD) recoge datos de alimentación, reproducción y salud en tiempo real; al analizarlos junto con el ganadero y veterinario, mejora la eficiencia, el bienestar animal y la rentabilidad de la granja (3).
Tipos de datos para modelos predictivos
Los modelos de IA en ganado se entrenan con datos variados recopilados por sensores en collares, cámaras y equipos de ordeño. Entre los más frecuentes están:
Movimiento y posición: GPS, acelerómetros y podómetros en collares o caravanas electrónicas para registrar actividad (pasos, posición, tiempo de reposo) (4). Cambios en los patrones de movimiento pueden indicar estrés o cojeras.
Consumo de alimento y agua: Sensores en comederos automáticos (p. ej. GrowSafe) miden cuánto come cada vaca y con qué ritmo. Estos datos, junto con tiempo de rumia medido por collares inteligentes, reflejan el apetito y la salud digestiva (5, 6).
Rumia (masticación del bolo alimenticio): Acelerómetros y collares registran el tiempo de rumiado. Una caída súbita en la rumia suele preceder alteraciones digestivas o metabólicas (5, 6).
Temperatura corporal: Sensores subcutáneos o cámaras térmicas miden la temperatura de la vaca, un indicador clave de fiebre o estrés térmico. Incrementos de temperatura pueden alertar de infecciones.
Producción y calidad de la leche: Sistemas robotizados de ordeño y analizadores lácteos computarizados miden volumen de leche, flujo, conductividad y parámetros (pH, color). Estas variables reflejan la salud de la glándula mamaria; por ejemplo, la conductividad eléctrica se dispara en mamitis (7, 8).
Parámetros de laboratorio: Datos rutinarios (recuento de células somáticas, contenido de grasa, urea, bacteriología) se integran en la IA. Por ejemplo, el software Boalvet PAM analiza diariamente análisis lácteos (células somáticas, urea, etc.) y detecta inmediatamente desviaciones sanitarias (9).
Enfermedades bovinas detectadas por IA
La IA se ha aplicado para prever las enfermedades más frecuentes en bovinos. Entre ellas destacan: la mastitis (inflamación de la ubre), las enfermedades respiratorias, los trastornos metabólicos posparto (como cetosis o fiebre de leche), y las enfermedades de locomoción (cojeras). Por ejemplo, algoritmos de IA analizan patrones de consumo, rumiación y producción para prever la mastitis clínica antes de que sea evidente (7, 10). Asimismo, al detectar variaciones en producción o temperamento se pueden predecir riesgos de cetosis o fiebre de leche (11). Estudios recientes han usado visión artificial para monitorear la respiración: un modelo basado en deep learning alcanzó ~93% de precisión al identificar patrones respiratorios anormales en vacas lecheras (12). La detección de cojeras (enfermedades podales) también ha mejorado con IA: sistemas como CattleEye emplean cámaras para señalar vacas con marcha alterada antes de que el ganadero lo note (13). Incluso se desarrollan herramientas de reconocimiento facial: la startup MyAnIML logró predecir queratoconjuntivitis infecciosa bovina (ojo de vaca) con un 99.4% de precisión usando IA en imágenes del hocico (14). En resumen, la IA puede anticipar patologías que van desde mastitis y neumonías hasta alteraciones reproductivas, inmunológicas o de estrés, siempre en función de los datos captados por sensores y cámaras.
Plataformas y dispositivos comerciales con IA
Existen varias soluciones en el mercado diseñadas para ganaderos:
Boalvet PAM (Precision Animal Milking): App española que procesa en la nube datos diarios de laboratorio de la leche (células somáticas, urea, bacteriología, etc.) para emitir alertas sanitarias o nutricionales (9). Envía notificaciones al ganadero y veterinario ante desviaciones, reduciendo el uso de antibióticos (15).
DeLaval Plus (BioSense / DeepBlue): Sistema integral que utiliza collares con sensores (BioSense) para registrar alimentación y actividad, junto con algoritmos IA (DeepBlue) que analizan este comportamiento. Permite detectar vacas en celo o enfermas con alta precisión, mejorando el manejo reproductivo y sanitario (16).
Allflex Livestock Intelligence: Plataforma de MSD Animal Health que integra datos de pulseras y collares inteligentes para seguimiento de salud y reproducción. La información en tiempo real permite al ganadero y veterinario tomar decisiones preventivas, incrementando eficiencia, bienestar y rentabilidad (3).
Precision Livestock Technologies (PLT): Empresa que ofrece sistemas de alimentación inteligente. Sus algoritmos IA, entrenados con miles de días de datos de alimentación, pronostican la ingesta diaria óptima de cada vaca y ajustan automáticamente la ración (17), imitando la labor de un experto en nutrición.
CattleEye: Plataforma basada en cámaras de visión artificial que monitorean el movimiento de las vacas en el establo. Identifica con IA patrones de marcha inusuales, avisando precozmente sobre cojeras u otras afecciones de salud (13).
MooCow: Software (iniciativa académica) que utiliza IA para reconocer individualmente a las vacas mediante video y seguir sus patrones de alimentación, movimiento y descanso (18). Ayuda a los productores a mejorar la gestión del rebaño.
Proyectos colaborativos: iniciativas como ClearFarm (Europa) combinan sensores ambientales, collares y cámaras con IA para medir el bienestar general del rebaño. Generan alertas inmediatas ante cualquier anomalía de salud o comportamiento (19).
Beneficios técnicos y económicos
La adopción de la IA en ganadería ofrece claros beneficios. Técnicamente, permite detectar enfermedades en estadios subclínicos, lo que reduce la mortalidad y mejora la eficacia de los tratamientos (15, 20). Por ejemplo, al intervenir antes de un brote de mastitis o estrés respiratorio se minimizan pérdidas en producción y se evita el uso excesivo de medicamentos (15, 20). Esto redunda en mejor bienestar animal (menor sufrimiento y estrés) y leche de mayor calidad. Económicamente, la prevención y optimización reducen costos operativos. Estudios señalan que granjas que usan IA incrementan su productividad: ajustan mejor la alimentación, aumentan la preñez y evitan gastos veterinarios innecesarios (3, 21). En resumen, la IA ayuda a tomar decisiones informadas basadas en datos reales, lo que eleva la eficiencia del hato y la rentabilidad de la explotación (20, 21).
Retos y consideraciones para la adopción
Pese a sus ventajas, la IA en el campo enfrenta desafíos. En primer lugar, los costos iniciales son altos: los sensores, collares inteligentes y la infraestructura de comunicación (servidores, conectividad) requieren inversión significativa (22). Las redes de datos (Wi-Fi, 3G/4G o 5G) son aún limitadas en áreas rurales, lo que puede dificultar la transmisión en tiempo real de los datos (22). Además, la ganadería debe incorporar perfiles técnicos: se necesita capacitar a los ganaderos y su personal en estas herramientas, así como designar líderes que gestionen los datos e interpreten las alertas (23). Otro reto es el manejo del volumen de datos generados: integrar y analizar correctamente las señales de múltiples sensores exige plataformas robustas y experiencia en analítica. En conjunto, la madurez tecnológica de algunas soluciones todavía es incipiente y depende de recursos humanos especializados (23). No obstante, estos retos suelen superarse con apoyo de proyectos formativos, alianzas público-privadas y gradual implementación.
Perspectivas futuras
El horizonte de la IA en ganadería apunta a explotaciones cada vez más automatizadas y conectadas. Con la masificación de redes de alta velocidad (5G), cada animal podrá llevar dispositivos (collares, tags, “Fitbit bovino”) que transmitan datos instantáneos al centro de control (24, 25). Por ejemplo, en pruebas piloto de Reino Unido se usaron collares 5G que informan cuándo una vaca debe ser ordeñada, activando puertas automáticas y brazos robóticos de la sala de ordeño (26). Esto permite ordeñar y alimentar a la vaca sin intervención humana. En paralelo, se prevé el uso extendido de drones equipados con cámaras térmicas y sensores para vigilar rebaños grandes: detectar animales enfermos, contar cabezas, guiar vacas extraviadas y sondear la oferta de pasto (27). La robótica seguirá avanzando (robots de ordeño, sistemas automáticos de limpieza, alimentación robotizada), al igual que la aplicación de Big Data: análisis integrados de datos genéticos, clima, nutrición y bienestar animal. En suma, IA, IoT y robótica convergen hacia una ganadería de precisión 5.0. Como destaca la experiencia, “podemos conectar cada vaca… eso es lo que el 5G puede hacer por la agricultura” (25): liberar el potencial de los datos para optimizar salud y producción. Así, las futuras granjas estarán cada vez más «remotas y conectadas», aumentando la capacidad preventiva y la sostenibilidad del sistema ganadero.
Referencias: Estudios recientes y fuentes del sector presentan casos de uso reales y datos actualizados hasta 2025. Por ejemplo, informes de MSD Animal Health Intelligence (3), investigaciones académicas sobre ganadería de precisión (20, 28), y noticias especializadas en ganadería (CONtexto Ganadero, Dellait, The Animal Echo, etc.) respaldan las afirmaciones anteriores (5,9, 12, 14). Cada aspecto aquí descrito se fundamenta en estas fuentes confiables del ámbito veterinario y tecnológico.
(1, 18) La IA aplicada a la sanidad animal: las herramientas que todo veterinario debe conocer | IM Veterinaria
(2, 3) Inteligencia artificial garantiza la salud animal | MSD Animal Health España
(4, 23, 28) innovasciencejournal.omeditorial.com
https://innovasciencejournal.omeditorial.com/index.php/home/article/download/64/196
(5, 6, 7, 8, 11) Estas tecnologías de punta en lechería permiten tomar mejores decisiones | CONtexto Ganadero
(9, 15) Inteligencia artificial para detectar enfermedades de forma temprana | CONtexto Ganadero
(10) Uso de algoritmos matemáticos para predecir las vacas que tendrán mastitis - Campo Galego
(12) La enfermedad respiratoria bovina y cómo detectarla | Dellait
https://dellait.com/es/la-neumonia-bovina-y-como-detectarla-dellait/
(13) Granjas inteligentes, perreras digitales: cómo la IA está revolucionando silenciosamente el cuidado animal - The Animal Echo
https://theanimalecho.woah.org/es/granjas-inteligentes-perreras-digitales-como-la-ia-esta-revolucionando-silenciosamente-el-cuidado-animal/
(14) Desarrollan tecnología con reconocimiento facial para predecir enfermedades en el ganado
https://www.agronet.gov.co/Noticias/Paginas/Desarrollan-tecnolog%C3%ADa-con-reconocimiento-facial-para-predecir-enfermedades-en-el-ganado.aspx
(16, 17, 19) Ganadero La inteligencia artificial revoluciona la ganadería con estas herramientas | CONtexto
https://www.contextoganadero.com/ganaderia-sostenible/la-inteligencia-artificial-revoluciona-la-ganaderia-con-estas-herramientas
(20) revistas.um.edu.uy
https://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/download/1412/1792/4578
(21) Futuro ganadero: Revolucionando el sector con Inteligencia Artificial | MIOTI
https://mioti.es/es/blog-futuro-ganadero-revolucionando-el-sector-con-inteligencia-artificial/
(22) IoT para la gestión ganadera: beneficios, desafíos y futuro
https://richestsoft.com/es/blog/iot-for-livestock-management/
(24, 25, 26) ¿Cómo contribuirá la red 5G a hacer ganadería de forma remota? | CONtexto Ganadero
(3, 27) Ejemplos de tecnologías en ganadería inteligente - Club ganadero
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