IAG en Salud Animal

                                                              IAG en Salud Animal

Dr. Jorge Alejandro León Sánchez

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La inteligencia artificial generativa (IAG) emerge como herramienta pivotal en la medicina veterinaria y zootecnia, integrando análisis predictivos para optimizar diagnósticos y manejo productivo de animales. Esta introducción contextualiza su rol transformador en salud animal, mientras la justificación subraya su relevancia académica e impacto práctico.

En el ámbito de la medicina veterinaria y zootecnia, la IAG procesa volúmenes masivos de datos clínicos, imágenes radiográficas y patrones comportamentales para generar diagnósticos precisos y modelos preventivos, superando limitaciones humanas en velocidad y exactitud. Su aplicación abarca desde la detección temprana de patologías renales en felinos hasta el monitoreo de microbiomas ruminales en bovinos, integrándose con ganadería de precisión mediante sensores y visión computarizada. Este enfoque interdisciplinario redefine protocolos clínicos y productivos, fomentando el bienestar animal en clínicas y sistemas agropecuarios extensivos.

La IAG en la  medicina veterinaria y zootecnia por su capacidad para reducir costos operativos hasta en un 30% mediante intervenciones tempranas, como predicción de cojeras en porcinos o ajustes dietéticos en rumiantes, según revisiones sistemáticas recientes. Académicamente, potencia investigaciones cuantitativas y cualitativas al generar datos sintéticos para ensayos con muestras limitadas, alineándose con demandas curriculares en universidades como la Veracruzana, donde se integran en tesis sobre salud animal. Su adopción responde a retos globales como la resistencia antimicrobiana y la sostenibilidad alimentaria, posicionándola como eje para formación profesional en veterinarios y zootecnistas, con evidencia en autores como Gomes et al. (2025) sobre IA multimodal.[researchportal.ulisboa]​​

Aplicaciones Principales

La IAG analiza imágenes radiográficas y ultrasonidos para detectar anomalías con precisión superior a la humana en algunos casos, como en el diagnóstico de enfermedades gastrointestinales en felinos mediante machine learning. En granjas, sensores y visión por computadora monitorean movimientos y signos vitales en tiempo real, prediciendo cojeras o problemas respiratorios en vacas y cerdos. Estas herramientas facilitan intervenciones tempranas, como aditivos dietéticos para reducir metano y mejorar la salud ruminal.[csbiologicas.buap]​

Ejemplos con Autores

• Gomes et al. (2025) revisaron IA multimodal en diagnóstico veterinario, destacando fusión de datos de imágenes y textos para mayor precisión, con desafíos éticos en privacidad.[researchportal.ulisboa]​
• Dyulger et al. (2023) evaluaron viabilidad de IA en veterinaria, cubriendo diagnósticos, epidemiología y bienestar animal a través de revisiones sistemáticas.[veterinaryworld]​
• González et al. (2018) aplicaron redes bayesianas para evaluar salud animal con menor incertidumbre, comparadas con métodos tradicionales.[csbiologicas.buap]​
• Caballero Suárez (2025) desarrolló modelos de IA para diagnosticar especies y presuntos en animales de compañía, agilizando opiniones veterinarias.[uvadoc.uva]​

Beneficios en Investigación

Estos avances, como en UC Davis con plataformas ANNA para diagnósticos en tiempo real, automatizan procesos y reducen carga cognitiva en veterinarios. En contextos académicos, como los de la Universidad de Lisboa o Valladolid, la IAG apoya tesis y educación práctica en salud animal. Su adopción fomenta colaboraciones interdisciplinarias para estandarizar datos y superar sesgos.[research.ucdavis]​

Fuentes Académicas

• A Review of Multimodal AI in Veterinary Diagnosis: Current Trends por Gomes et al. (2025). Disponible en Research Portal de la Universidad de Lisboa. Cubre tendencias en IA multimodal para diagnósticos veterinarios.[researchportal.ulisboa]​
• Diagnóstico de animales de compañía mediante IA por Caballero Suárez (2025). TFG en UVaDOC, Universidad de Valladolid. Enfocado en modelos para especies y presuntos clínicos.[uvadoc.uva]​
• Artificial intelligence feasibility in veterinary medicine: A systematic review por Dyulger et al. (2023). Publicado en Veterinary World y PMC. Revisión sistemática de aplicaciones en salud animal.[veterinaryworld]​

Fuentes Institucionales y Noticias

• UC Davis Researchers Exploring Data and AI Tools for Animal Health (2025). Sitio de investigación UC Davis. Ejemplos de herramientas como ANNA para diagnósticos.[research.ucdavis]​
• Granjas inteligentes: cómo la IA está revolucionando el cuidado animal (2025). The Animal Echo, WOAH. Aplicaciones en granjas y perreras digitales.[theanimalecho.woah]​
• Applying machine learning to animal health (2023). Royal Veterinary College. Modelos predictivos en salud animal.[rvc.ac]​

Revistas y Repositorios

• Computers and Electronics in Agriculture (artículo de 1995 actualizado en revisiones). Temas de IA en ciencia animal.[sciencedirect]​
• Frontiers in Veterinary Science (2025). Review de deep learning en diagnósticos veterinarios.[frontiersin]​
  Estas fuentes son accesibles en línea y relevantes para estudios en salud animal con IA; prioriza PDFs abiertos para investigación académica.[imveterinaria]​